2个分类变量和1个定量变量随时间变化的最佳曲线图matplotlib

最佳曲线图是通过使用matplotlib库来绘制的。matplotlib是一个功能强大的Python绘图库，可以用于生成高质量的图形，包括曲线图、散点图、柱状图等。

对于2个分类变量和1个定量变量随时间变化的最佳曲线图，我们可以采用折线图来呈现。折线图适用于展示数据随时间变化的趋势。

以下是生成这种曲线图的一般步骤：

1. 导入matplotlib库中的pyplot模块，并设置图形的大小和分辨率：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure(figsize=(10, 6), dpi=80)

1. 准备数据。对于2个分类变量和1个定量变量随时间变化的情况，我们可以使用两个列表来存储分类变量的取值，一个列表来存储定量变量的取值。假设我们有两个分类变量"Category1"和"Category2"，一个定量变量"Quantity"，时间变化为"Time"，我们可以定义如下的数据：

Category1 = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
Category2 = ['X', 'Y', 'Z']
Quantity = [10, 20, 30, 40, 50]
Time = [1, 2, 3, 4, 5]

1. 绘制曲线图。使用plot函数来绘制曲线图，并设置线条样式、标签和颜色：

plt.plot(Time, Quantity, marker='o', linestyle='-', label='Category1')

1. 添加分类变量的取值。通过在曲线图上绘制不同的标记来表示不同的分类变量取值：

plt.scatter(Time, Quantity, marker='o', color='red', label='Category2')

1. 设置图例、坐标轴标签和标题：

plt.legend()
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Quantity')
plt.title('2 Categories and 1 Quantity over Time')

1. 显示和保存图形：

plt.show()
plt.savefig('curve.png')

通过上述步骤，我们可以得到一个展示2个分类变量和1个定量变量随时间变化的最佳曲线图。你可以根据实际需求来修改和定制曲线图的样式和参数。如果想要了解更多关于matplotlib的信息，可以参考腾讯云的Matplotlib产品介绍链接：Matplotlib产品介绍