重要性★★★★☆难度★★★☆☆你是一家可再生能源公司的数据分析师。公司希望比较不同类型太阳能电池板在 24 小时内的功率输出。你获得了三种类型太阳能电池板的数据：单晶硅、多晶硅和薄膜。你的任务是创建一个多线图，以可视化这三种类型太阳能电池板从 0 到 24 小时的功率输出。数据应在代码中生成，具体如下：时间范围：0 到 24 小时（x 轴）功率输出范围：0 到 100 瓦（y 轴）单晶硅电池板：效率最高，中午左右达到峰值多晶硅电池板：效率略低于单晶硅薄膜电池板：效率较低，但全天更稳定编写一个 Python 脚本，生成这些数据，并绘制一个多线图，满足以下要求：使用适当的数据操作和可视化库。为 0 到 24 小时的每个小时生成数据点。在图表上创建三条线，每种类型的太阳能电池板一条。包含图例以识别每条线。将 x 轴标记为“时间（小时）”，y 轴标记为“功率输出（瓦）”。给图表一个合适的标题。使用不同的颜色和/或线型来区分三种类型的电池板。代码应高效、有注释，并遵循 Python 最佳实践。【数据生成代码示例】importnumpyasnp hours=np.arange(25)monocrystalline=100*np.sin(np.pi*hours/24)**2polycrystalline=90*np.sin(np.pi*hours/24)
重要性★★★★☆难度★★★☆☆你是一家可再生能源公司的数据分析师。公司希望比较不同类型太阳能电池板在 24 小时内的功率输出。你获得了三种类型太阳能电池板的数据：单晶硅、多晶硅和薄膜。你的任务是创建一个多线图，以可视化这三种类型太阳能电池板从 0 到 24 小时的功率输出。数据应在代码中生成，具体如下：时间范围：0 到 24 小时（x 轴）功率输出范围：0 到 100 瓦（y 轴）单晶硅电池板：效率最高，中午左右达到峰值多晶硅电池板：效率略低于单晶硅薄膜电池板：效率较低，但全天更稳定编写一个 Python 脚本，生成这些数据，并绘制一个多线图，满足以下要求：使用适当的数据操作和可视化库。为 0 到 24 小时的每个小时生成数据点。在图表上创建三条线，每种类型的太阳能电池板一条。包含图例以识别每条线。将 x 轴标记为“时间（小时）”，y 轴标记为“功率输出（瓦）”。给图表一个合适的标题。使用不同的颜色和/或线型来区分三种类型的电池板。代码应高效、有注释，并遵循 Python 最佳实践。【数据生成代码示例】importnumpyasnp hours=np.arange(25)monocrystalline=100*np.sin(np.pi*hours/24)**2polycrystalline=90*np.sin(np.pi*hours/24)
