Python 如何将这些图更改为线形图或其他更易于理解的类型？

我想把下面的图改成线形图或其他更好理解的类型

import os
import itertools
import pvlib
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.style
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
from pvlib import clearsky, atmosphere, solarposition
from pvlib.location import Location
from pvlib.iotools import read_tmy3

tus = Location(28.6, 77.2, 'Asia/Kolkata', 216, 'Delhi')
times = pd.date_range(start='2016-01-01', end='2016-12-31', freq='1min', tz=tus.tz)
cs = tus.get_clearsky(times)
cs.plot();
plt.grid()
plt.ylabel('Irradiance $W/m^2$');
plt.title('Ineichen, climatological turbidity');

辐照度数据：

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另外，如何将图例放置到合适的位置。

熊猫图默认为直线图。您正在显示的图形实际上是一个折线图，有太多的线，看起来像一个实心图

要查看此信息，请尝试仅绘制前1440行（一天），即：

如果您想可视化年度数据，您需要进行某种聚合，使其有意义。例如，重新采样为平均日辐照度，并绘制此图：

cs.resample('1d').mean().plot()

要更改图例，请使用plt.legend命令：

cs.resample('1d').mean().plot()
plt.legend(loc='upper right')

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tus.get\u clearsky

返回什么样的数据结构？它是数据帧吗？如果是这样的话，您应该查看

pandas.DataFrame.plot

@PaulH的文档是的，这是一个数据帧。在医生里到底应该看什么？谢谢你的帮助。：）是的，关于图形的类型，你是对的。我还尝试对辐照度数据进行重采样，但重采样后，辐射的所有成分都减少了。问题中图表的y轴上升到1000W/m2，但现在只有350W/m2。这是有意义的，因为你在一整天（包括夜间）中取平均值。因此，如果你一天的最大辐照度为1000 W/m2，那么350 W/m2的日平均辐照度似乎是合理的。

cs.resample('1d').mean().plot()
plt.legend(loc='upper right')