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画出上述横坐标为时间的图片代码： #先把df的索引设置为时间序列 # 创建一个日期范围（时间序列） start_date = '1950-01-01' end_date = '2023-12-31' dates = pd.date_range(start=start_date, end=end_date, freq='M') # 提取年份和月份 formatted_dates = dates.strftime("%Y-%m") result_df.index = formatted_dates #画图 plt.plot(result_df.index, result_df.iloc[:, 0], label='中美关系') # 添加坐标标签 plt.title('国家关系分值折线图') plt.xlabel('年份') plt.ylabel('分值') plt.legend() plt.show()一点关于折线描述的方法：
如果想画出上图那样的效果，特别是指定图例位置（如红色框图），可以用下面这段代码： # 将第一列设置为横坐标 x = df1.iloc[:, 0] # 纵坐标（去除第一列） y = df.iloc[:, 1:] # 绘制其他三列数据的图形 plt.plot(x, df1.iloc[:, 1], label='植物1', marker='o') plt.plot(x, df1.iloc[:, 2], label='植物2', marker='^') plt.plot(x, df1.iloc[:, 3], label='植物3', marker='s') # 调整图例位置 plt.legend(loc=(0.1, 0.1))#小数是图例位置，0~1的数字，表示横纵坐标 plt.title('植物数量与温度关系') plt.xlabel('温度T') plt.ylabel('植物数量') plt.show() |
上图中，每个点是一个有横纵坐标信息的点 如下图所示：
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