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臻于至善，CodeArts Snap 二维绘图来一套不？

news 2025/6/22 15:22:24

前言

我在体验华为云的 CodeArts Snap 时，第一个例子就是绘制三角函数图像，功能注释写的也很简单。

业务场景中，有一类就是需要产出各种二维图形的，比如，折线图、散点图、柱状图等。

为了提前积累业务素材，少不了用我的最佳智能学习伴读-CodeArts Snap，试试如何绘制这些二维图形。

折线图

介绍

折线图是排列在工作表的列或行中的数据可以绘制到折线图中。折线图可以显示随时间（根据常用比例设置）而变化的连续数据，因此非常适用于显示在相等时间间隔下数据的趋势。

功能注释

将题目转换成注释，录入到 py 文件中：

"""
绘制一个折线图:
1、X为月销量，Y为月份;
2、定义销量sales=[1200,1350,1100,790,890,990,1220,1330,1400,1500,600,600];
3、循环sales,X和Y分别添加月份和销量；
4、最终绘制成折线图。
:return:
"""

生成代码

在注释下方进行"回车"操作，CodeArts Snap 可以自动生成代码：

import matplotlib.pyplot as plt
def plot_sales(sales):plt.plot(sales, color='red', linewidth=2)plt.xlabel('Month')plt.ylabel('Sales')plt.show()

代码调用

定义 sales：

sales=[1200,1350,1100,790,890,990,1220,1330,1400,1500,600,600]

这个时候，可以手动输入打印结果的代码，也可以进行"回车"操作，因为回车之后，CodeArts Snap 都会快速的给出下一步的提示，准确度很高。

plot_sales(sales)

运行结果

散点图

介绍

用两组数据构成多个坐标点，考察坐标点的分布，判断两变量之间是否存在某种关联或总结坐标点的分布模式。散点图将序列显示为一组点。值由点在图表中的位置表示。类别由图表中的不同标记表示。散点图通常用于比较跨类别的聚合数据。

功能注释

将题目转换成注释，录入到 py 文件中：

"""
绘制一个散点图:
1、X为月销量，Y为月份;
2、定义销量sales=[1200,1350,1100,790,890,990,1220,1330,1400,1500,600,600];
3、循环sales,X和Y分别添加月份和销量；
4、最终绘制成散点图。
:return:
"""

生成代码

在注释下方进行"回车"操作，CodeArts Snap 可以自动生成代码：

import matplotlib.pyplot as plt
def plot_sales(sales):x = range(1, len(sales) + 1)plt.plot(x, sales, 'ro')plt.xlabel('月份')plt.ylabel('月份')plt.title('量线图')plt.show()

代码调用

定义 sales：

sales=[1200,1350,1100,790,890,990,1220,1330,1400,1500,600,600]

这个时候，可以手动输入打印结果的代码，也可以进行"回车"操作，因为回车之后，CodeArts Snap 都会快速的给出下一步的提示，准确度很高。

plot_sales(sales)

运行结果

柱状图

介绍

柱形图，又称长条图、柱状统计图、条图、条状图、棒形图，是一种以长方形的长度为变量的统计图表。长条图用来比较两个或以上的价值（不同时间或者不同条件），只有一个变量，通常利用于较小的数据集分析。长条图亦可横向排列，或用多维方式表达。

功能注释

将题目转换成注释，录入到 py 文件中：

"""
绘制柱状图：
1、设置图片名称为销量分析，设置X轴的标签名为月销量，设置Y轴的标签名为月份;
2、定义销量sales=[1200,1350,1100,790,890,990,1220,1330,1400,1500,600,600];
3、画柱状图。
:return:
"""

生成代码

在注释下方进行"回车"操作，CodeArts Snap 可以自动生成代码：

# 定义 量分析 数据
sales = [1100,1350,1100,790,890,990,1220,1330,1400,1500,600,600]
# 定义 量分析 数据
x = [i for i in range(1,len(sales)+1)]
# 定义 量分析 数据
y = [sales[i-1] for i in range(1,len(sales)+1)]
# 定义 量分析 数据
# 画 状图
plt.bar(x,y,align='center',color='red')
# 显示 图
plt.title('量分析')
plt.xlabel('月份')
plt.ylabel('量')
# 显示 图
plt.show()