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前言
我在體驗 華為云的 CodeArts Snap 時，第一個例子就是繪制三角函數圖像，功能注釋寫的也很簡單。
業(yè)務場景中，有一類就是需要產出各種二維圖形的，比如，折線圖、散點圖、柱狀圖等。
為了提前積累業(yè)務素材，少不了用我的最佳智能學習伴讀-CodeArts Snap，試試如何繪制這些二維圖形。
折線圖
介紹
折線圖是排列在工作表的列或行中的數據可以繪制到折線圖中。折線圖可以顯示隨時間（根據常用比例設置）而變化的連續(xù)數據，因此非常適用于顯示在相等時間間隔下數據的趨勢。
功能注釋
將題目轉換成注釋，錄入到 py 文件中：
"""
繪制一個折線圖:
1、X為月銷量，Y為月份;
2、定義銷量sales=[1200,1350,1100,790,890,990,1220,1330,1400,1500,600,600];
3、循環(huán)sales,X和Y分別添加月份和銷量；
4、最終繪制成折線圖。
:return:
"""生成代碼
在注釋下方進行"回車"操作，CodeArts Snap 可以自動生成代碼：
import matplotlib.pyplot as plt
def plot_sales(sales):plt.plot(sales, color='red', linewidth=2)plt.xlabel('Month')plt.ylabel('Sales')plt.show()代碼調用
定義 sales：
sales=[1200,1350,1100,790,890,990,1220,1330,1400,1500,600,600]這個時候，可以手動輸入打印結果的代碼，也可以進行"回車"操作，因為回車之后，CodeArts Snap 都會快速的給出下一步的提示，準確度很高。
plot_sales(sales)運行結果
散點圖
介紹
用兩組數據構成多個坐標點，考察坐標點的分布，判斷兩變量之間是否存在某種關聯或總結坐標點的分布模式。散點圖將序列顯示為一組點。值由點在圖表中的位置表示。類別由圖表中的不同標記表示。散點圖通常用于比較跨類別的聚合數據。
功能注釋
將題目轉換成注釋，錄入到 py 文件中：
"""
繪制一個散點圖:
1、X為月銷量，Y為月份;
2、定義銷量sales=[1200,1350,1100,790,890,990,1220,1330,1400,1500,600,600];
3、循環(huán)sales,X和Y分別添加月份和銷量；
4、最終繪制成散點圖。
:return:
"""生成代碼
在注釋下方進行"回車"操作，CodeArts Snap 可以自動生成代碼：
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('量線圖')plt.show()代碼調用
定義 sales：
sales=[1200,1350,1100,790,890,990,1220,1330,1400,1500,600,600]這個時候，可以手動輸入打印結果的代碼，也可以進行"回車"操作，因為回車之后，CodeArts Snap 都會快速的給出下一步的提示，準確度很高。
plot_sales(sales)運行結果
柱狀圖
介紹
柱形圖，又稱長條圖、柱狀統(tǒng)計圖、條圖、條狀圖、棒形圖，是一種以長方形的長度為變量的統(tǒng)計圖表。長條圖用來比較兩個或以上的價值（不同時間或者不同條件），只有一個變量，通常利用于較小的數據集分析。長條圖亦可橫向排列，或用多維方式表達。
功能注釋
將題目轉換成注釋，錄入到 py 文件中：
"""
繪制柱狀圖：
1、設置圖片名稱為銷量分析，設置X軸的標簽名為月銷量，設置Y軸的標簽名為月份;
2、定義銷量sales=[1200,1350,1100,790,890,990,1220,1330,1400,1500,600,600];
3、畫柱狀圖。
:return:
"""
生成代碼
在注釋下方進行"回車"操作，CodeArts Snap 可以自動生成代碼：
# 定義 量分析 數據
sales = [1100,1350,1100,790,890,990,1220,1330,1400,1500,600,600]
# 定義 量分析 數據
x = [i for i in range(1,len(sales)+1)]
# 定義 量分析 數據
y = [sales[i-1] for i in range(1,len(sales)+1)]
# 定義 量分析 數據
# 畫 狀圖
plt.bar(x,y,align='center',color='red')
# 顯示 圖
plt.title('量分析')
plt.xlabel('月份')
plt.ylabel('量')
# 顯示 圖
plt.show()代碼調用
這次給到的代碼很全面，可以直接運行。
運行結果
優(yōu)化建議
不過，在體驗過程中，也發(fā)現了一些使用上的不方便的地方，整理了幾個優(yōu)化建議。
1、功能準確性還有待提升
有時候會出現代碼不全的情況，有時候，代碼結尾出現一個多出來且沒有寫完全的"if"語句
2、功能匹配的精度還有待提升
有時候，代碼會比注釋描述的內容多很多，且會出現重復循環(huán)的代碼。
總結
體驗了 CodeArts Snap 繪圖功能，使用很便捷。還在體驗中學習了相關語法。
越來越感覺，CodeArts Snap 和我對它的印象很搭：
最佳智能學習伴讀，提供沉浸式學習體驗，助力充滿能量的開發(fā)者。
不過，CodeArts Snap 對于不同圖形的名稱識別起來還不夠準確，希望后面可以豐富一下名詞庫。
接下來，期待與CodeArts Snap一起創(chuàng)作更多可能。
作者：非職業(yè)「傳道授業(yè)解惑」的開發(fā)者葉一一
簡介：「趣學前端」、「CSS暢想」系列作者，華夏美食、國漫、古風重度愛好者，刑偵、無限流小說初級玩家。
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