以下是一个使用 `matplotlib` 绘制用户增长趋势和营收增长趋势子图的基础代码示例： ```python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 模拟数据 months = np.arange(1, 13) user_growth = np.random.randint(100, 500, 12) revenue_growth = np.random.randint(1000, 5000, 12) # 创建一个包含两个子图的画布 fig, axes = plt.subplots(2, 1, figsize=(10, 8)) # 绘制用户增长趋势图 axes[0].plot(months, user_growth, marker='o', color='blue') axes[0].set_title('用户增长趋势') axes[0].set_ylabel('用户增长数量') axes[0].set_xticks(months) # 绘制营收增长趋势图 axes[1].plot(months, revenue_growth, marker='s', color='green') axes[1].set_title('营收增长趋势') axes[1].set_xlabel('月份') axes[1].set_ylabel('营收增长金额') axes[1].set_xticks(months) plt.tight_layout() plt.show() ``` ### 代码解释 1. **数据模拟**：使用 `numpy` 的 `arange` 函数生成 1 到 12 的月份数据，使用 `randint` 函数随机生成用户增长和营收增长数据。 2. **创建子图**：使用 `plt.subplots(2, 1)` 创建一个包含两个子图的画布，`figsize` 参数设置画布大小。 3. **绘制用户增长趋势图**：使用 `axes[0].plot` 绘制用户增长趋势图，设置标记点和颜色，使用 `set_title`、`set_ylabel` 和 `set_xticks` 设置标题、y 轴标签和 x 轴刻度。 4. **绘制营收增长趋势图**：使用 `axes[1].plot` 绘制营收增长趋势图，设置标记点和颜色，使用 `set_title`、`set_xlabel`、`set_ylabel` 和 `set_xticks` 设置标题、x 轴标签、y 轴标签和 x 轴刻度。 5. **布局调整**：使用 `plt.tight_layout()` 调整子图布局，避免重叠。 6. **显示图形**：使用 `plt.show()` 显示图形。 ### 代码优化 ```python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 模拟数据 months = np.arange(1, 13) user_growth = np.random.randint(100, 500, 12) revenue_growth = np.random.randint(1000, 5000, 12) # 创建一个包含两个子图的画布 fig, axes = plt.subplots(2, 1, figsize=(10, 8)) # 定义绘图函数 def plot_trend(ax, x, y, title, ylabel, marker, color): ax.plot(x, y, marker=marker, color=color) ax.set_title(title) ax.set_ylabel(ylabel) ax.set_xticks(x) for i, v in enumerate(y): ax.text(x[i], v, str(v), ha='center', va='bottom') # 绘制用户增长趋势图 plot_trend(axes[0], months, user_growth, '用户增长趋势', '用户增长数量', 'o', 'blue') # 绘制营收增长趋势图 plot_trend(axes[1], months, revenue_growth, '营收增长趋势', '营收增长金额', 's', 'green') axes[1].set_xlabel('月份') plt.tight_layout() plt.show() ``` 优化点： - 定义了一个绘图函数 `plot_trend`，减少代码重复。 - 在每个数据点上添加了数值标注。 ### 拓展功能 1. **添加网格线**：在每个子图中添加网格线，方便观察数据。 2. **添加图例**：在每个子图中添加图例，说明曲线代表的含义。 3. **保存图形**：将绘制的图形保存为图片文件。 ```python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 模拟数据 months = np.arange(1, 13) user_growth = np.random.randint(100, 500, 12) revenue_growth = np.random.randint(1000, 5000, 12) # 创建一个包含两个子图的画布 fig, axes = plt.subplots(2, 1, figsize=(10, 8)) # 定义绘图函数 def plot_trend(ax, x, y, title, ylabel, marker, color, label): ax.plot(x, y, marker=marker, color=color, label=label) ax.set_title(title) ax.set_ylabel(ylabel) ax.set_xticks(x) for i, v in enumerate(y): ax.text(x[i], v, str(v), ha='center', va='bottom') ax.grid(True) ax.legend() # 绘制用户增长趋势图 plot_trend(axes[0], months, user_growth, '用户增长趋势', '用户增长数量', 'o', 'blue', '用户增长') # 绘制营收增长趋势图 plot_trend(axes[1], months, revenue_growth, '营收增长趋势', '营收增长金额', 's', 'green', '营收增长') axes[1].set_xlabel('月份') plt.tight_layout() # 保存图形 plt.savefig('growth_trends.png') plt.show() ```