raw_input获取的输入是字符串，不能直接用np.array，需要用split进行切分，然后强制转化成数值类型，才能用plot函数
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我把你的代码稍微修改了一下，可能不太漂亮，不过能运行了
x=[1,2,3]
a = raw_input('function')
a = a.split(' ')#依空格对字符串a进行切分，如果是用逗号分隔，则改成a.split(',')
b = []
for i in range(len(a)):#把切分好的字符强制转化成int类型，如果是小数，将int改为float
b.append(int(a[i]))
plt.plot(x, b, label='x', color="green", linewidth=1)
时期（period）表示的是时间区间，比如数日、数月、数季、数年等。Period类所 表示的就是这种数据类型，其构造函数需要用到一个字符串或整数，以及表11-4中 的频率:
这里，这个Period对象表示的是从2007年1月1日到2007年12月31日之间的整段时间。
只需对Period对象加上或减去一个整数即可达到根据其频率进行位移的效果：
如果两个Period对象拥有相同的频率，则它们的差就是它们之间的单位数量：
period_range函数可用于创建规则的时期范围：
PeriodIndex类保存了一组Period，它可以在任何pandas数据结构中被用作轴索引：
如果你有一个字符串数组，你也可以使用PeriodIndex类：
Period和PeriodIndex对象都可以通过其asfreq方法被转换成别的频率。假设我们有 一个年度时期，希望将其转换为当年年初或年末的一个月度时期。该任务非常简 单：
你可以将Period('2007','A-DEC')看做一个被划分为多个月度时期的时间段中的游 标。图11-1对此进行了说明。
对于一个不以12月结束的财政年度，月度子时期的归属情况就不一样了：
在将高频率转换为低频率时，超时期（superperiod）是由子时期（subperiod）所 属的位置决定的。例如，在A-JUN频率中，月份“2007年8月”实际上是属于周期“2008年”的：
完整的PeriodIndex或TimeSeries的频率转换方式也是如此：
这里，根据年度时期的第一个月，每年的时期被取代为每月的时期。
如果我们想要 每年的最后一个工作日，我们可以使用“B”频率，并指明想要该时期的末尾：
未完待续。。。
python做数据分析时下面就是提取一个月数据的教程1. datetime库
1.1 datetime.date
1） datetime.date.today() 返回今日，输出的类型为date类
import datetime
today = datetime.date.today()
print(today)
print(type(today))
– 输出的结果为：
2020-03-04
class 'datetime.date'
将输出的结果转化为常见数据类型（字符串）
print(str(today))
print(type(str(today)))
date = str(today).split('-')
year,month,day = date[0],date[1],date[2]
print('今日的年份是{}年,月份是{}月,日子是{}号'.format(year,month,day))
– 输出的结果为：(转化为字符串之后就可以直接进行操作)
2020-03-04
class 'str'
今日的年份是2020年,月份是03月,日子是04号
2） datetime.date(年,月,日)，获取当前的日期
date = datetime.date(2020,2,29)
print(date)
print(type(date))
– 输出的结果为：
2020-02-29
class 'datetime.date'
1.2 datetime.datetime
1） datetime.datetime.now()输出当前时间，datetime类
now = datetime.datetime.now()
print(now)
print(type(now))
– 输出的结果为：(注意秒后面有个不确定尾数)
2020-03-04 09:02:28.280783
class 'datetime.datetime'
可通过str()转化为字符串（和上面类似）
print(str(now))
print(type(str(now)))
– 输出的结果为：（这里也可以跟上面的处理类似分别获得相应的数据，但是也可以使用下面更直接的方法来获取）
2020-03-04 09:04:32.271075
class 'str'
2） 通过自带的方法获取年月日，时分秒（这里返回的是int整型数据，注意区别）
now = datetime.datetime.now()
print(now.year,type(now.year))
print(now.month,type(now.month))
print(now.day,type(now.day))
print(now.hour,type(now.hour))
print(now.minute,type(now.minute))
print(now.second,type(now.second))
print(now.date(),type(now.date()))
print(now.date().year,type(now.date().year))
– 输出的结果为：（首先注意输出中倒数第二个还是上面的datetime.date对象，这里是用来做时间对比的，同时除了这里的datetime.datetime有这种方法，datetime.date对象也有。因为此方法获取second是取的整型数据，自然最后的不确定尾数就被取整处理掉了）
2020 class 'int'
3 class 'int'
4 class 'int'
9 class 'int'
12 class 'int'
55 class 'int'
2020-03-04 class 'datetime.date'
2020 class 'int'
datetime.timedelta对象代表两个时间之间的时间差，两个date或datetime对象相减就可以返回一个timedelta对象。
利用以下数据进行说明：
如果我们发现时间相关内容的变量为int,float,str等类型，不方便后面的分析，就需要使用该函数转化为常用的时间变量格式：pandas.to_datetime
转换得到的时间单位如下：
如果时间序列格式不统一，pd.to_datetime()的处理方式：
当然，正确的转换是这样的：
第一步：to_datetime()
第二步：astype(datetime64[D]),astype(datetime64[M])
本例中：
order_dt_diff必须是Timedelta('0 days 00:00:00')格式，可能是序列使用了diff()
或者pct_change()。
前者往往要通过'/np.timedelta'去掉单位days。后者其实没有单位。
假如我们要统计某共享单车一天内不同时间点的用户使用数据，例如
还有其他维度的提取，年、月、日、周，参见：
Datetime properties
注意 ：.dt的对象必须为pandas.Series,而不可以是Series中的单个元素
