Python写的小程序：优势、挑战与未来趋势

# 导入必要的模块
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
 
# 创建示例数据
data = {'Year': [2010, 2011, 2012, 2013, 2014, 2015, 2016, 2017, 2018, 2019],
        'Challenge': [2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20],
        'Opportunity': [1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17, 19],
        'Future Trend': [1.5, 3.5, 5.5, 7.5, 9.5, 11.5, 13.5, 15.5, 17.5, 19.5]}
 
# 将数据转化为DataFrame
df = pd.DataFrame(data)
 
# 设置图表样式
plt.style.use('seaborn-darkgrid')
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Arial']
 
# 绘制图表
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 5))
ax.plot(df['Year'], df['Challenge'], label='Challenge', color='tab:red')
ax.plot(df['Year'], df['Opportunity'], label='Opportunity', color='tab:blue')
ax.plot(df['Year'], df['Future Trend'], label='Future Trend', color='tab:green')
ax.set_xlabel('Year')
ax.set_ylabel('Value')
ax.legend()
ax.grid(True)
 
# 显示图表
plt.show()

这段代码首先导入了必要的模块，并创建了一个包含年份和三个主题（挑战、机会和未来趋势）数据的DataFrame。然后，设置了图表的样式和大小，并绘制了三条曲线，分别代表挑战、机会和未来趋势随时间的变化。最后，显示了这个图表。这个小程序可以清晰地展示出这三个主题随时间的变化情况。