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  • 柱状图、水平条形图、折线图等等,在python的matplotlib库中分别可用bar、barh、plot函数来构建它们,再使用xticks与yticks(设置坐标轴刻度)、xlabel与ylabel(设置坐标轴标签)、title(标题)、legend(图例)、...

    当我们获取完数据之后,一般来说数据可视化呈现的最基础图形就是:柱状图、水平条形图、折线图等等,在python的matplotlib库中分别可用bar、barh、plot函数来构建它们,再使用xticks与yticks(设置坐标轴刻度)、xlabel与ylabel(设置坐标轴标签)、title(标题)、legend(图例)、xlim与ylim(设置坐标轴数据范围)、grid(设置网格线)等命令来装饰图形,让它更明晰与美观,但是对于数据标签(即在图形中的每一个点或条形位置上标注出相应数值),却没有直接的命令导出。我们看很多python可视化做出的柱状图等等,在柱子数量不多的条件下,没有数据标签,只有光秃秃的一个个柱子,这样就使得图形缺了些什么。事实上,在python的matplotlib中有在图形中添加文字说明的命令——text,我们就可以利用这个命令,在图中每个单位要素中添加相应文字,来构造数字标签。

    以本人专栏知乎专栏写的《大数据时代,哪些课程最受欢迎?》所爬取数据为例,经过numpy得到了不同课程类别下的平均学习人数,如图:

    5ae17ace7984

    v2-436583cccc6aaf0b95703e570b42cf45_b.png

    plt.figure(figsize=(10,6))

    #设置x轴柱子的个数

    x=np.arange(14)+1 #课程品类数量已知为14,也可以用len(ppv3.index)

    #设置y轴的数值,需将numbers列的数据先转化为数列,再转化为矩阵格式

    y=np.array(list(ppv3['numbers']))

    xticks1=list(ppv3.index) #构造不同课程类目的数列

    #画出柱状图

    plt.bar(x,y,width = 0.35,align='center',color = 'c',alpha=0.8)

    #设置x轴的刻度,将构建的xticks代入,同时由于课程类目文字较多,在一块会比较拥挤和重叠,因此设置字体和对齐方式

    plt.xticks(x,xticks1,size='small',rotation=30)

    #x、y轴标签与图形标题

    plt.xlabel('课程主题类别')

    plt.ylabel('number')

    plt.title('不同课程类别的平均学习人数')

    **#设置数字标签**

    **for a,b in zip(x,y):**

    ** plt.text(a, b+0.05, '%.0f' % b, ha='center', va= 'bottom',fontsize=7)**

    #设置y轴的范围

    plt.ylim(0,3700)

    plt.show()

    最终得到的图形为:

    5ae17ace7984

    不同类别学习人数.png

    着重讲一下如何设置数字标签

    #设置数字标签

    for a,b in zip(x,y):

    plt.text(a, b+0.05, '%.0f' % b, ha='center', va= 'bottom',fontsize=7)

    首先,前边设置的x、y值其实就代表了不同柱子在图形中的位置(坐标),通过for循环找到每一个x、y值的相应坐标——a、b,再使用plt.text在对应位置添文字说明来生成相应的数字标签,而for循环也保证了每一个柱子都有标签。

    其中,a, b+0.05表示在每一柱子对应x值、y值上方0.05处标注文字说明, '%.0f' % b,代表标注的文字,即每个柱子对应的y值, ha='center', va= 'bottom'代表horizontalalignment(水平对齐)、verticalalignment(垂直对齐)的方式,fontsize则是文字大小。

    条形图、折线图也是如此设置,饼图则在pie命令中有数据标签的对应参数。对于累积柱状图、双轴柱状图则需要用两个for循环,同时通过a与b的不同加减来设置数据标签位置,比如在本文另一文章[《双十一预售战下的电商风云》](https://zhuanlan.zhihu.com/p/23492721

    ) ,如图:

    5ae17ace7984

    电商平台商品评价.png

    其命令为:

    5ae17ace7984

    电商代码.png

    展开全文
  • 柱状图、水平条形图、折线图等等,在python的matplotlib库中分别可用bar、barh、plot函数来构建它们,再使用xticks与yticks(设置坐标轴刻度)、xlabel与ylabel(设置坐标轴标签)、title(标题)、legend(图例)、xlim与...

    当我们获取完数据之后,一般来说数据可视化呈现的最基础图形就是:柱状图、水平条形图、折线图等等,在python的matplotlib库中分别可用bar、barh、plot函数来构建它们,再使用xticks与yticks(设置坐标轴刻度)、xlabel与ylabel(设置坐标轴标签)、title(标题)、legend(图例)、xlim与ylim(设置坐标轴数据范围)、grid(设置网格线)等命令来装饰图形,让它更明晰与美观,但是对于数据标签(即在图形中的每一个点或条形位置上标注出相应数值),却没有直接的命令导出。我们看很多python可视化做出的柱状图等等,在柱子数量不多的条件下,没有数据标签,只有光秃秃的一个个柱子,这样就使得图形缺了些什么。事实上,在python的matplotlib中有在图形中添加文字说明的命令——text,我们就可以利用这个命令,在图中每个单位要素中添加相应文字,来构造数字标签。

    以本人专栏知乎专栏写的《大数据时代,哪些课程最受欢迎?》所爬取数据为例,经过numpy得到了不同课程类别下的平均学习人数,如图:

    v2-436583cccc6aaf0b95703e570b42cf45_b.png

    plt.figure(figsize=(10,6))

    #设置x轴柱子的个数

    x=np.arange(14)+1 #课程品类数量已知为14,也可以用len(ppv3.index)

    #设置y轴的数值,需将numbers列的数据先转化为数列,再转化为矩阵格式

    y=np.array(list(ppv3['numbers']))

    xticks1=list(ppv3.index) #构造不同课程类目的数列

    #画出柱状图

    plt.bar(x,y,width = 0.35,align='center',color = 'c',alpha=0.8)

    #设置x轴的刻度,将构建的xticks代入,同时由于课程类目文字较多,在一块会比较拥挤和重叠,因此设置字体和对齐方式

    plt.xticks(x,xticks1,size='small',rotation=30)

    #x、y轴标签与图形标题

    plt.xlabel('课程主题类别')

    plt.ylabel('number')

    plt.title('不同课程类别的平均学习人数')

    **#设置数字标签**

    **for a,b in zip(x,y):**

    ** plt.text(a, b+0.05, '%.0f' % b, ha='center', va= 'bottom',fontsize=7)**

    #设置y轴的范围

    plt.ylim(0,3700)

    plt.show()

    最终得到的图形为:

    不同类别学习人数.png

    着重讲一下如何设置数字标签

    #设置数字标签

    for a,b in zip(x,y):

    plt.text(a, b+0.05, '%.0f' % b, ha='center', va= 'bottom',fontsize=7)

    首先,前边设置的x、y值其实就代表了不同柱子在图形中的位置(坐标),通过for循环找到每一个x、y值的相应坐标——a、b,再使用plt.text在对应位置添文字说明来生成相应的数字标签,而for循环也保证了每一个柱子都有标签。

    其中,a, b+0.05表示在每一柱子对应x值、y值上方0.05处标注文字说明, '%.0f' % b,代表标注的文字,即每个柱子对应的y值, ha='center', va= 'bottom'代表horizontalalignment(水平对齐)、verticalalignment(垂直对齐)的方式,fontsize则是文字大小。

    条形图、折线图也是如此设置,饼图则在pie命令中有数据标签的对应参数。对于累积柱状图、双轴柱状图则需要用两个for循环,同时通过a与b的不同加减来设置数据标签位置,比如在本文另一文章[《双十一预售战下的电商风云》](https://zhuanlan.zhihu.com/p/23492721

    ) ,如图:

    电商平台商品评价.png

    其命令为:

    电商代码.png

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  • 图像添加描述信息 添加之后的效果图 代码实现+分析+运行结果 """图像添加描述信息...如果列表a表示10点到12点的每一分钟的气温,如何绘制折线图观察每分钟气温的变化情况? a= [random.randint(20,35) for i in ra

    给图像添加描述信息

    添加之后的效果图

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    代码实现+分析+运行结果

    """给图像添加描述信息"""
    plt.xlabel("时间/min")  # 设置x轴的描述信息
    plt.ylabel("温度/℃")  # 设置y轴的描述信息
    plt.title("10点到12点每分钟的气温变化情况")  # 图的标题
    

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    例题再做

    题目

    那么问题来了:
    如果列表a表示10点到12点的每一分钟的气温,如何绘制折线图观察每分钟气温的变化情况?

    a= [random.randint(20,35) for i in range(120)]
    

    代码+结果

    # -*- coding: utf-8 -*-
    
    '''
    @Time    : 2020/11/27 19:18
    @Author  : yuhui
    @Email   : 3476237164@qq.com
    @FileName: matplotlib_3.py
    @Software: PyCharm
    '''
    
    """05【matplotlib】03matplotlib的绘制10点到12点的气温"""
    """06【matplotlib】04matplotlib设置显示中文"""
    """07【matplotlib】05matplotlib设置图的信息"""
    
    """那么问题来了:
    如果列表a表示10点到12点的每一分钟的气温,如何绘制折线图观察每分钟气温的变化情况?
    a= [random.randint(20,35) for i in range(120)]"""
    
    import random
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    # 解决中文乱码
    plt.rcParams["font.sans-serif"]=["KaiTi"]
    plt.rcParams["font.family"]="sans-serif"
    # 解决符号无法显示的问题
    plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决保存图像时负号'-'显示为方块的问题
    
    x=range(120)
    y=[random.randint(20,35) for i in range(120)]
    
    # 设置图片的大小和dpi
    fig=plt.figure(
        figsize=(16,9),
        dpi=100
    )
    
    plt.plot(x,y)
    
    """设置x轴和y轴上的刻度间距"""
    
    # y轴刻度间距
    _yticks=range(min(y),max(y))
    plt.yticks(_yticks)
    
    # 调整x轴的刻度
    
    # 将x轴上的刻度字符由数字转变为字符串
    # _x=list(x)[::10]  # 取步长为10
    # _xticks=[f"hello,{i}" for i in _x]
    # plt.xticks(_x,_xticks)
    """注意:
    当x轴上的刻度是数字的时候,对于plt.xticks()我们只需要传递一个参数,这个参数它是数字,plt.xticks会把这个参数全部绘制在x轴上;
    当x轴上的刻度是字符串的时候,我们需要传递两个参数,一个是数字,一个是字符串,我们要将字符串和数字进行一一对应,由于是一一对应的关系,所以说,数字的长度和字符串的长度必须是一样的
    """
    
    # 设置x轴上刻度字符为“XX点XX分”
    _x=list(x)
    _xticks=[f"10点{i}分" for i in range(60)]
    _xticks+=[f"11点{i}分" for i in range(60)]
    plt.xticks(_x[::10],_xticks[::10],rotation=45)  # 注意保证数字和字符串之间是一一对应的关系
    # rotation=90  旋转的度数
    # 把数值型数据对应在字符串上
    
    """给图像添加描述信息"""
    plt.xlabel("时间/min")  # 设置x轴的描述信息
    plt.ylabel("温度/℃")  # 设置y轴的描述信息
    plt.title("10点到12点每分钟的气温变化情况")  # 图的标题
    
    plt.show()
    
    

    在这里插入图片描述

    总结

    • 导入第三方库
    import random
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    • x轴数据和y轴数据
    x=range(120)
    y=[random.randint(20,35) for i in range(120)]
    
    • 设置图片的属性(大小、dpi等)
    # 设置图片的大小和dpi
    fig=plt.figure(
        figsize=(16,9),
        dpi=100
    )
    
    • 设置y轴的刻度间距
    # y轴刻度间距
    _yticks=range(min(y),max(y)+1)
    plt.yticks(_yticks)
    
    • 设置x轴的刻度字符
    # 调整x轴的刻度
    
    # 将x轴上的刻度字符由数字转变为字符串
    # _x=list(x)[::10]  # 取步长为10
    # _xticks=[f"hello,{i}" for i in _x]
    # plt.xticks(_x,_xticks)
    """注意:
    当x轴上的刻度是数字的时候,对于plt.xticks()我们只需要传递一个参数,这个参数它是数字,plt.xticks会把这个参数全部绘制在x轴上;
    当x轴上的刻度是字符串的时候,我们需要传递两个参数,一个是数字,一个是字符串,我们要将字符串和数字进行一一对应,由于是一一对应的关系,所以说,数字的长度和字符串的长度必须是一样的
    """
    
    # 设置x轴上刻度字符为“XX点XX分”
    _x=list(x)
    _xticks=[f"10点{i}分" for i in range(60)]
    _xticks+=[f"11点{i}分" for i in range(60)]
    plt.xticks(_x[::10],_xticks[::10],rotation=45)  # 注意保证数字和字符串之间是一一对应的关系
    # rotation=90  旋转的度数
    # 把数值型数据对应在字符串上
    
    • matplotlib设置显示中文
    # 解决中文乱码
    plt.rcParams["font.sans-serif"]=["KaiTi"]
    plt.rcParams["font.family"]="sans-serif"
    # 解决符号无法显示的问题
    plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决保存图像时负号'-'显示为方块的问题
    
    
    • 给图添加一些描述信息
    """给图像添加描述信息"""
    plt.xlabel("时间/min")  # 设置x轴的描述信息
    plt.ylabel("温度/℃")  # 设置y轴的描述信息
    plt.title("10点到12点每分钟的气温变化情况")  # 图的标题
    
    • 结果展示
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述

    展开全文
  • 上一篇文章已经教大家如何安装matplotlib了,这篇文章,我会展示一些用...应用plot实现折线图的绘制 应用title,xlabel,ylabel实现标题以及x,y轴名设置 应用xticks,yticks实现axes的刻度设置和标注 应用savef...

    上一篇文章已经教给大家如何安装matplotlib了,这篇文章,我会展示一些用matplotlib绘制一些基础的绘图功能
    目标
    知道如何解决中文显示问题
    知道matplotlib的图结构
    应用figure实现创建绘图区域大小
    应用plot实现折线图的绘制
    应用title,xlabel,ylabel实现标题以及x,y轴名设置
    应用xticks,yticks实现axes的刻度设置和标注
    应用savefig实现图形的本地保存
    应用grid实现显示网格应用axis实现图像形状修改
    应用legend实现图形标注信息显示
    应用plt.subplots实现多坐标系的创建
    知道如何设置多个axes的标题、刻度
    知道折线图的应用场景
    应用
    天气的温度变化显示
    内容预览
    折线图绘制与保存图片
    完善原始折线图1(辅助显示层)
    完善原始折线图2(图像层)
    多个坐标系显示-plt.subplots(面向对象的画图方法)

    # 进入虚拟环境
    workon ai(ai 是我虚拟环境的名字,至于如何创建虚拟环境我就不多说了)
    # 输入命令
    jupyter notebook
    

    得到如下:
    在这里插入图片描述
    代码

    import matplotlib.pyplot as plt
    %matplotlib inline
    
    plt.figure()
    plt.plot([1, 0, 9], [4, 5, 6])
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述

    折线图的应用场景

    1 折线图(plot)绘制与保存图片

    为了更好地理解所有基础绘图功能,我们通过天气温度变化的绘图来融合所有的基础API使用
    展现上海一周的天气,比如从星期一到星期日的天气温度如下

    import matplotlib.pyplot as plt
    # 1)创建画布(容器层)
    plt.figure()
    # 2)绘制折线图(图像层)
    plt.plot([1, 2, 3, 4, 5, 6 ,7], [17, 17, 18, 15, 11, 11, 13])
    # 3)显示图像
    plt.show()
    

    如图:
    在这里插入图片描述

    可以更改画布的大小,代码如下:

    plt.figure(figsize=(), dpi=)
        figsize:指定图的长宽
        dpi:图像的清晰度
        返回fig对象
    plt.savefig(path)
    
    # 1)创建画布,并设置画布属性
    plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80)
    # 2)保存图片到指定路径
    plt.savefig("test.png")
    

    在这里插入图片描述

    案例:显示温度变化状况
    需求:画出某城市11点到12点1小时内每分钟的温度变化折线图,温度范围在15度~18度
    效果:
    在这里插入图片描述
    初步图形

    # 画出温度变化图
    
    # 准备x, y坐标的数据
    x = range(60)
    y_shanghai = [random.uniform(15, 18) for i in x]
    
    # 1)创建画布
    plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80)
    
    # 2)绘制折线图
    plt.plot(x, y_shanghai)
    
    # 3)显示图像
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述

    完善图形
    添加自定义x,y刻度
    plt.xticks(x, **kwargs)
    x:要显示的刻度值
    plt.yticks(y, **kwargs)
    y:要显示的刻度值

    # 增加以下两行代码
    # 构造x轴刻度标签
    x_ticks_label = ["11点{}分".format(i) for i in x]
    # 构造y轴刻度
    y_ticks = range(40)
    
    # 修改x,y轴坐标的刻度显示
    plt.xticks(x[::5], x_ticks_label[::5])
    plt.yticks(y_ticks[::5])
    

    如果没有解决过中文问题的话,会显示这个样子:

    import random
    import matplotlib.pylab as plt
    %matplotlib inline
    # 数据准备
    x=range(60)
    y_shanghai=[random.uniform(15,18) for i in x ]
    # 创建画布
    plt.figure(figsize=(20,8),dpi=100)
    # 绘制图形
    plt.plot(x,y_shanghai)
    # 修改坐标轴刻度
    x_ticks=x[::5]
    x_ticks_label = ["11点{}分".format(i) for i in x_ticks]
    plt.xticks(x_ticks,x_ticks_label)
    y_ticks=range(40)[::5]
    plt.yticks(y_ticks)
    # 显示图形
    # plt.savefig(x,y_shanghai)
    plt.show(x,y_shanghai)
    

    在这里插入图片描述
    3 中文显示问题解决
    下载中文字体(黑体,看准系统版本)

    下载 SimHei 字体(或者其他的支持中文显示的字体也行)
    1) 安装字体
    windows和mac下:双击安装
    linux下:拷贝字体到 usr/share/fonts 下:
    sudo cp ~/SimHei.ttf /usr/share/fonts/SimHei.ttf
    注)Linux如果用ubantu也可以通过双击安装
    2) 删除matplotlib缓存文件
    Mac系统的解决方案:

    删除~/.matplotlib中的缓存文件
    cd ~/.matplotlib
    rm -r *
    Linux系统的解决方案

    删除~/.cache/matplotlib中的缓存文件
    cd ~/.cache/matplotlib
    rm -r *
    3) 修改配置文件matplotlibrc
    Mac系统的解决方案:

    修改配置文件matplotlibrc
    vi ~/.matplotlib/matplotlibrc
    将文件内容修改为:

    font.family : sans-serif
    font.sans-serif : SimHei
    axes.unicode_minus : False
    Linux系统的解决方案

    修改配置文件
    sudo find -name matplotlibrc
    返回结果:

    ./.virtualenvs/ai/lib/python3.5/site-packages/matplotlib/mpl-data/matplotlibrc
    打开配置文件:

    vi ./.virtualenvs/ai/lib/python3.5/site-packages/matplotlib/mpl-data/matplotlibrc
    将配置文件中下面3项改为如下所示:

    font.family : sans-serif
    font.sans-serif : SimHei
    axes.unicode_minus : False

    4 添加网格显示
    为了更加清楚地观察图形对应的值
    plt.grid(True, linestyle=’–’, alpha=0.5)
    在这里插入图片描述
    5 添加描述信息
    添加x轴、y轴描述信息及标题
    plt.xlabel(“时间”)
    plt.ylabel(“温度”)
    plt.title(“中午11点0分到12点之间的温度变化图示”)

    展开全文
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  • 中文版Excel.2007图表宝典 2/2

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空空如也

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如何给折线图设置标题