首页分享 3.水稻生长周期中的株高变化(cm) growth

3.水稻生长周期中的株高变化(cm) growth

来源：花匠小妙招时间：2025-12-08 23:04

嗯，用户想要用Python绘制组合型图形，涉及水稻、玉米和小麦的数据。首先得弄清楚他们具体需要什么样的图表组合。根据问题描述，水稻的数据是生长周期的株高，可能适合用折线图展示随时间的变化。玉米的数据是不同施肥量对产量的影响，这通常用柱状图或者散点图来表现比较直观。小麦的数据是品种产量占比，饼图或者条形图比较适合。

接下来要考虑如何将这些图表组合到一个大图中。matplotlib的subplots功能应该可以派上用场，比如创建多个子图，每个子图展示不同的数据集。可能需要使用plt.subplots()函数来创建多个子图，调整布局防止重叠。

然后，数据的具体格式需要确认。用户提到的水稻数据是生长周期各阶段的株高，假设每个阶段对应一个时间点，比如分蘖期、拔节期等，用折线图的话，X轴是阶段名称，Y轴是株高。玉米的数据是施肥量和对应的产量，可能需要分组柱状图，或者用不同颜色的柱体表示不同施肥量。小麦的品种占比，饼图的话需要各品种的百分比数据。

还要考虑使用seaborn库来美化图表，比如设置主题、颜色板等，让图表看起来更专业。可能需要导入seaborn并设置sns.set_style()。数据预处理部分，用户提供的引用3中有标准化处理的代码，但这里可能不需要，直接绘图即可。

代码结构方面，先导入必要的库，比如matplotlib.pyplot和seaborn。然后创建三个子图，设置大图的标题。接着分别处理每个数据集，绘制对应的图表类型。注意添加标签、标题、图例等元素，确保图表信息清晰。最后调整布局，保存或显示图像。

需要检查是否有数据示例，比如用户是否提供了具体的数据结构，如果没有的话，可能需要假设或生成示例数据。例如，水稻数据可能是一个包含阶段和株高的DataFrame，玉米数据是施肥量和产量，小麦是品种和占比。

另外，引用3中的数据预处理部分使用了StandardScaler进行归一化，但绘图可能不需要这一步，除非数据范围差异很大影响可视化效果。因此，在代码中可能不需要标准化处理，直接使用原始数据绘图。

最后，组合图形时要确保各子图的协调性，比如共享X轴或Y轴，调整子图间距，使用plt.tight_layout()来自动调整布局，避免重叠。可能需要设置不同的图表类型，如折线图、柱状图和饼图的组合，使整体信息一目了然。

总结一下步骤：导入库、创建子图、绘制各个图表、添加标签和标题、调整布局、保存或显示。需要确保代码中的数据处理部分正确，比如正确读取数据、分组聚合等。同时，引用用户提供的相关数据来源，比如引用1和2中的农业数据，引用3的数据预处理方法可能作为参考。根据您的需求，我将提供使用matplotlib绘制组合型图形的分步解决方案，结合水稻株高、玉米施肥量和小麦品种数据特性。