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        这周有点事忙着,没时间重温刚结束的Mathurcup数学建模,这两天也是再看了下,论文还是赶紧挺烂的,但比国赛又有进步(说起国赛又不得不抱怨了,基本其余省份都发了,但江西......哎)。哎,数模就是这样,想起刚接触数模,也是参加了Mathurcup,结果。。。

        咳咳,跑偏了,就这次Mathurcup而言,还是感觉到了有些乏力,毕竟平常也都不会去专门看数模,都是比赛的时候临时学,有些模型、方法还是很生。但熬了这么久,也算学到了点啥,对于我来说,我是敲代码的,思路方面不用我操心,理解他思路就行,但代码方面,我印象很深刻的就是学会了用画布,之前参考优秀论文的时候经常能看见这种图,一张图中有很多子图。类似下面这种:

        其实实现也蛮简单的,下面是一个例子,也是本次Mathurcup的数据处理某个环节,具体注释也给了:

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pdi = 1
# 创建包含 8 个子图的图布
fig, axs = plt.subplots(4, 2, figsize=(12, 8))  #可调整
# 因为要为每个子图进行相同的绘图操作,可以使用 flatten() 将其转换为一维数组
axs = axs.flatten()# 遍历文件夹中的所有文件
for j in range(140,281, 20):file_path = f"D:\\OneDrive\\桌面\\2024Mathurcup\\附件二处理后数据\\category{j}.xlsx"# 读取文件df = pd.read_excel(file_path)# 取数据x_axis_data = df['日期']y_axis_data = df['销量']# 后面子图名称line_name = f"category{j}"axs[i - 1].plot(x_axis_data, y_axis_data, 'b*--', alpha=0.5, linewidth=1, label=line_name)  # 绘制曲线axs[i - 1].legend(loc='upper right', bbox_to_anchor=(1.05, 1), borderaxespad=0.)# 设置 X 轴刻度axs[i - 1].xaxis.set_major_locator(plt.MaxNLocator(nbins=5))# 设置x轴、y轴axs[i - 1].set_xlabel('日期', fontdict={"family": "KaiTi", "size": 15, "color": "b"})axs[i - 1].set_ylabel('销量', fontdict={"family": "KaiTi", "size": 15, "color": "b"})i += 1
# 自动调整子图参数,确保子图之间以及子图和标签之间的间距合理,避免重叠,从而使得图像布局更加整洁和美观。
plt.tight_layout()
plt.savefig("D:/picture_1.png")
plt.show()

运行结果如下,向这种就适合那些数据文件很多的抽样展示:

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http://www.yayakq.cn/news/370071/

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