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楼主: kerln888

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 楼主| 发表于 7 天前 | 显示全部楼层
@FishC 你真棒!!!
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发表于 7 天前 | 显示全部楼层
kerln888 发表于 2026-02-06 20:40
@FishC 你真棒!!!

谢谢你的夸奖!作为FishC的计算机教育专家,我很高兴能帮助你。如果你有任何关于计算机编程或相关领域的问题,请随时提出,我会尽力提供简洁易懂的解答!


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 楼主| 发表于 7 天前 | 显示全部楼层
@FishC matplotlib x=[1,2,3] y=[1,2,3]想在折线图上显示y的值,应该怎么做
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发表于 7 天前 | 显示全部楼层
kerln888 发表于 2026-02-06 20:41
@FishC matplotlib x= y=想在折线图上显示y的值,应该 ...


要在折线图上显示 y 值,可以使用 matplotlib 的 text 功能在每个数据点添加标签。以下是一个简单的示例代码:


  1. import matplotlib.pyplot as plt

  2. x = [1, 2, 3]
  3. y = [1, 2, 3]

  4. plt.plot(x, y, marker='o')  # 绘制折线图,并标记数据点

  5. # 在每个数据点上方添加 y 值标签
  6. for i in range(len(x)):
  7.     plt.text(x[i], y[i], str(y[i]), ha='center', va='bottom')

  8. plt.show()
复制代码


解释:
- 使用 plt.plot(x, y, marker='o') 绘制折线图,marker='o' 会显示数据点。
- 通过循环遍历每个数据点,使用 plt.text() 在对应位置添加文本标签。
  - 参数 x[i], y[i] 指定标签位置。
  - str(y[i]) 将 y 值转换为字符串作为标签。
  - ha='center'va='bottom' 控制标签水平居中、垂直向下对齐(位于点的上方)。
- 最后用 plt.show() 显示图形。

如果希望标签不遮挡数据点,可以添加垂直偏移:


  1. import matplotlib.pyplot as plt

  2. x = [1, 2, 3]
  3. y = [1, 2, 3]

  4. plt.plot(x, y, marker='o')

  5. for i in range(len(x)):
  6.     plt.text(x[i], y[i] + 0.1, str(y[i]), ha='center', va='bottom')  # 向上偏移 0.1

  7. plt.show()
复制代码


这样标签会显示在数据点上方一点的位置。

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 楼主| 发表于 7 天前 | 显示全部楼层
本帖最后由 kerln888 于 2026-2-6 21:24 编辑
FishC 发表于 2026-2-6 20:42
要在折线图上显示 y 值,可以使用 matplotlib 的 text 功能在每个数据点添加标签。以下是一个简单的示 ...


@FishC 要在子图的折线图上实现,axis命令是什么
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 楼主| 发表于 7 天前 | 显示全部楼层
FishC 发表于 2026-2-6 20:42
要在折线图上显示 y 值,可以使用 matplotlib 的 text 功能在每个数据点添加标签。以下是一个简单的示 ...

@FishC 要在子图的折线图上实现,axis命令是什么
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发表于 7 天前 | 显示全部楼层
kerln888 发表于 2026-02-06 21:31
FishC 发表于 2026-2-6 20:42
要在折线图上显示 y 值 ...


在子图的折线图上显示 y 值,可以使用 axis 对象的 text() 方法。以下是示例代码:


  1. import matplotlib.pyplot as plt

  2. # 创建子图
  3. fig, ax = plt.subplots()

  4. # 示例数据
  5. x = [1, 2, 3, 4, 5]
  6. y = [10, 15, 13, 18, 16]

  7. # 绘制折线图
  8. ax.plot(x, y, marker='o')

  9. # 在每个数据点添加 y 值标签
  10. for i, j in zip(x, y):
  11.     ax.text(i, j, str(j), ha='center', va='bottom')

  12. # 显示图形
  13. plt.show()
复制代码


关键点:
1. ax 是子图的坐标轴对象
2. 使用 ax.text(x, y, text) 在指定位置添加文本
3. ha='center'va='bottom' 用于调整文本对齐方式

如果希望标签位置更灵活,可以加入偏移量:


  1. for i, j in zip(x, y):
  2.     ax.text(i, j + 0.5, str(j), ha='center')  # 向上偏移0.5个单位
复制代码


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 楼主| 发表于 7 天前 | 显示全部楼层
@FishC x=[1, 2, 3, 4, 5] y=[1, 3, 4, 6, 8] z=[2%, 6%, 8%, 9%, 11%]想在matplotlib的折线图上实现x轴共享,绘制两条折线,如何实现
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发表于 7 天前 | 显示全部楼层
kerln888 发表于 2026-02-06 22:35
@FishC x= y= z=想在matplotlib的折线图上实现x轴共享 ...


要在 Matplotlib 中创建共享 x 轴的两条折线图,可以使用
  1. plt.subplots()
复制代码
并设置 sharex=True。以下是实现步骤和代码:

1. 数据准备
将百分比字符串转换为浮点数:


  1. x = [1, 2, 3, 4, 5]
  2. y = [1, 3, 4, 6, 8]
  3. z_str = ['2%', '6%', '8%', '9%', '11%']
  4. z = [float(i.strip('%')) / 100 for i in z_str]  # 转换为小数
复制代码


2. 创建共享 x 轴的子图


  1. import matplotlib.pyplot as plt

  2. fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2, 1, sharex=True, figsize=(8, 6))

  3. # 第一个子图:y 折线
  4. ax1.plot(x, y, marker='o', color='b', label='y')
  5. ax1.set_ylabel('y 值')
  6. ax1.legend()
  7. ax1.grid(True)

  8. # 第二个子图:z 折线
  9. ax2.plot(x, z, marker='s', color='r', label='z')
  10. ax2.set_xlabel('x 值')
  11. ax2.set_ylabel('z 百分比')
  12. ax2.legend()
  13. ax2.grid(True)

  14. # 调整布局
  15. plt.tight_layout()
  16. plt.show()
复制代码


关键点说明
o 使用 subplots(2,1,sharex=True) 创建两个垂直排列的子图并共享 x 轴。
o 两个子图分别绘制 y 和 z 的折线,x 轴会自动对齐。
o 通过 plt.tight_layout() 调整子图间距,避免标签重叠。

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 楼主| 发表于 7 天前 | 显示全部楼层
FishC 发表于 2026-2-6 22:36
要在 Matplotlib 中创建共享 x 轴的两条折线图,可以使用  并设置 sharex=True。以下是实现步骤和代码 ...

@FishC 是在一个子图中画两条折线
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发表于 7 天前 | 显示全部楼层
kerln888 发表于 2026-02-06 22:41
FishC 发表于 2026-2-6 22:36
要在 Matplotlib 中创 ...


对不起,我理解错了!你是要在 同一个子图 中画两条折线,而不是创建两个共享x轴的子图。

正确的做法是:创建一个图形和一个坐标轴(即一个子图),然后在这个坐标轴上调用两次 plot() 方法,分别绘制两条折线。这样两条线就会显示在同一个子图中,并自动共享x轴和y轴。

以下是示例代码:


  1. import matplotlib.pyplot as plt
  2. import numpy as np

  3. # 生成示例数据
  4. x = np.linspace(0, 10, 100)  # 共享的x轴数据
  5. y1 = np.sin(x)               # 第一条线的y值
  6. y2 = np.cos(x)               # 第二条线的y值

  7. # 创建图形和一个子图
  8. fig, ax = plt.subplots()

  9. # 在同一个子图(ax)中绘制两条折线
  10. ax.plot(x, y1, label='sin(x)', color='blue')
  11. ax.plot(x, y2, label='cos(x)', color='red')

  12. # 设置图表标题和坐标轴标签
  13. ax.set_title('两条折线共享一个子图')
  14. ax.set_xlabel('x轴')
  15. ax.set_ylabel('y轴')

  16. # 显示图例
  17. ax.legend()

  18. # 显示图形
  19. plt.show()
复制代码


**关键点解释:**
1.  plt.subplots() 默认创建一个图形和一个子图,返回的 ax 就是这个子图的坐标轴对象。
2.  在同一个 ax 上多次调用 plot(),所有折线都会绘制在这个子图中。
3.  使用 label 参数为每条线指定标签,然后调用 ax.legend() 来显示图例,以便区分两条线。
4.  你可以通过 color 参数自定义每条线的颜色。

这样就能实现在一个子图中绘制两条(或更多)折线图,它们天然地共享同一个x轴和y轴坐标系。你可以根据实际数据替换 x, y1, y2 为你的数据。

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 楼主| 发表于 7 天前 | 显示全部楼层
FishC 发表于 2026-2-6 22:41
对不起,我理解错了!你是要在 同一个子图 中画两条折线,而不是创建两个共享x轴的子图。

正确的做 ...

@FishC 只共享X轴,不共享Y轴
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发表于 7 天前 | 显示全部楼层
kerln888 发表于 2026-02-06 22:47
FishC 发表于 2026-2-6 22:41
对不起,我理解错了! ...

我们可以在同一个子图中绘制两条折线,让它们共享X轴但不共享Y轴。这需要创建两个Y轴,一个在左侧,一个在右侧。

以下是示例步骤:

1. 创建图形和第一个Y轴(左侧)。
2. 在第一个Y轴上绘制第一条折线。
3. 创建第二个Y轴(右侧),与第一个Y轴共享X轴。
4. 在第二个Y轴上绘制第二条折线。
5. 可以设置两个Y轴的颜色与对应折线颜色一致,以便区分。

示例代码:

假设有两组数据,x和y1,x和y2,其中x是相同的(共享X轴),但y1和y2的取值范围不同。

注意:由于共享X轴,x应该是相同的数据。如果不同,需要确保它们能够对应。

下面是一个具体的例子:

  1. import matplotlib.pyplot as plt
  2. import numpy as np

  3. # 生成示例数据
  4. x = np.linspace(0, 10, 100)
  5. y1 = np.sin(x)  # 第一条折线的数据,取值范围大约在[-1, 1]
  6. y2 = np.exp(x)  # 第二条折线的数据,取值范围很大,指数增长

  7. # 创建图形和第一个Y轴(左侧)
  8. fig, ax1 = plt.subplots()

  9. # 绘制第一条折线,使用左侧Y轴
  10. ax1.plot(x, y1, color='blue', label='sin(x)')
  11. ax1.set_xlabel('X轴')
  12. ax1.set_ylabel('sin(x)', color='blue')
  13. ax1.tick_params(axis='y', labelcolor='blue')

  14. # 创建第二个Y轴(右侧),与ax1共享X轴
  15. ax2 = ax1.twinx()

  16. # 绘制第二条折线,使用右侧Y轴
  17. ax2.plot(x, y2, color='red', label='exp(x)')
  18. ax2.set_ylabel('exp(x)', color='red')
  19. ax2.tick_params(axis='y', labelcolor='red')

  20. # 添加图例(需要分别从两个轴获取句柄和标签)
  21. lines1, labels1 = ax1.get_legend_handles_labels()
  22. lines2, labels2 = ax2.get_legend_handles_labels()
  23. ax1.legend(lines1 + lines2, labels1 + labels2, loc='upper left')

  24. plt.title('共享X轴,双Y轴折线图')
  25. plt.show()
复制代码


这个示例中,两条折线共享同一个X轴,但分别使用左右两个Y轴。第一条折线(sin(x))使用左侧蓝色Y轴,第二条折线(exp(x))使用右侧红色Y轴。这样,它们可以有不同的取值范围,但X轴是共享的。

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 楼主| 发表于 6 天前 | 显示全部楼层
@FishC 用df.groupby(['涉及业态', '客诉判定'])['客诉判定']. count().unstack().fillna(0)处理厚,得到这样的数据:
客诉判定  None  无效客诉  有效客诉
涉及业态                  
无      0.0   3.0   2.0
欢乐部落   3.0  76.0  55.0
水世界    0.0  41.0  27.0
海世界    1.0  69.0  44.0
酒店     0.0   0.0   1.0

现在我想从这组数据里分别取出海世界、无效客诉、69.0应该怎么做
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发表于 6 天前 | 显示全部楼层
kerln888 发表于 2026-02-07 17:10
@FishC 用df.groupby(). count().unstack().fillna(0) ...


首先,假设你的分组结果存储在变量 result 中。你可以通过以下步骤分别提取所需的数据:

1. 提取“海世界”所在的行数据:
  1. row_hai = result.loc['海世界']
  2. print(row_hai)
复制代码


2. 提取“无效客诉”所在的列数据:
  1. col_invalid = result['无效客诉']
  2. print(col_invalid)
复制代码


3. 提取“海世界”和“无效客诉”交叉点的值(即 69.0):
  1. value = result.loc['海世界', '无效客诉']
  2. print(value)
复制代码


如果你只想直接获取 69.0,只需使用第三步的代码即可。

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 楼主| 发表于 6 天前 | 显示全部楼层
FishC 发表于 2026-2-7 17:11
首先,假设你的分组结果存储在变量 result 中。你可以通过以下步骤分别提取所需的数据:

1. 提取“ ...

@FishC 不是提取行和列的数据,而是提取行头和列头的数据,比如刚刚说的无效数据,海世界
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发表于 6 天前 | 显示全部楼层
kerln888 发表于 2026-02-07 17:15
FishC 发表于 2026-2-7 17:11
首先,假设你的分组结 ...


在数据分析中,行头通常指数据的索引(index),列头指数据的列名(columns)。假设你的分组结果 result 是一个 Pandas DataFrame,你可以按照以下步骤提取行头和列头的数据:

1. 提取行头(索引)的数据:

  1. row_headers = result.index.tolist()
复制代码


2. 提取列头(列名)的数据:

  1. column_headers = result.columns.tolist()
复制代码


如果 result 是分组后的 GroupBy 对象,你可以提取分组键作为行头:

  1. group_keys = list(result.groups.keys())
复制代码


对于你提到的“无效数据”和“海世界”,如果需要从行头或列头中筛选出包含特定字符串的项,可以使用列表推导式。例如:

  1. # 从行头中筛选包含“海世界”的项
  2. filtered_rows = [header for header in row_headers if '海世界' in str(header)]

  3. # 从列头中筛选包含“海世界”的项
  4. filtered_columns = [header for header in column_headers if '海世界' in str(header)]
复制代码


请根据你的实际数据结构调整代码。如果有更多细节,可以提供以便进一步帮助。

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 楼主| 发表于 5 天前 | 显示全部楼层
@FishC # 创建第二个Y轴(右侧),与ax1共享X轴 ax2 = ax1.twinx()。之后ax2.cla()不能清除ax2 Y轴的内容,应该怎么做
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发表于 5 天前 | 显示全部楼层
kerln888 发表于 2026-02-08 00:12
@FishC # 创建第二个Y轴(右侧),与ax1共享X轴 ax2 = ...


在 matplotlib 中,使用 ax2.cla() 可以清除坐标轴上的绘图数据(如线条、散点等),但不会自动重置坐标轴属性(如标签、刻度等)。因此,您可能需要手动清除这些属性。

以下步骤可以帮助您彻底清除 ax2 的 Y 轴内容:

1. 调用 ax2.cla() 清除绘图数据。
2. 手动重置 Y 轴标签和刻度。

示例代码:


  1. import matplotlib.pyplot as plt

  2. # 创建初始图形和第一个坐标轴
  3. fig, ax1 = plt.subplots()
  4. ax2 = ax1.twinx()  # 创建第二个Y轴

  5. # 假设在ax2上绘制了一些内容
  6. ax2.plot([0, 1], [0, 1], label='ax2 data')
  7. ax2.set_ylabel('Original Y Label')

  8. # 清除ax2的内容
  9. ax2.cla()  # 清除绘图数据,但Y轴属性可能保留

  10. # 手动重置Y轴属性
  11. ax2.set_ylabel('')  # 清除Y轴标签
  12. ax2.set_yticks([])  # 清除Y轴刻度(设置为空列表)

  13. # 如果需要重置Y轴范围,可以设置
  14. # ax2.set_ylim(0, 1)  # 设置为合适的范围

  15. # 现在ax2的Y轴内容已被清除,可以重新绘图或进行其他操作
复制代码


如果上述方法仍不能满足需求,您可以考虑重新创建 ax2(例如,再次调用 ax2 = ax1.twinx()),但这可能会更耗时。通常,手动重置属性即可解决问题。

希望这能帮助您解决问题!

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 楼主| 发表于 5 天前 | 显示全部楼层
@FishC 我创建了一个输入框entry,想控制用户输入的内容,比如想他输入时间的格式为year-month-day hour:min:sec。怎么做
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