plt.title('ip数量top10分布柱形图') plt.xticks(range(10),list_after_name) plt.ylim([10,180]) plt.xlabel('IP') plt.ylabel('人数') # 去除图形顶部边界和右边界的刻度 plt.tick_params(top='off', right='off') # 显示图例 plt.legend(loc = 'best') plt.savefig('ip数量top10分布柱形图.png') # 显示图形 plt.show()

这段代码的作用是：

1. 使用 `plt.title()` 方法设置柱状图的标题为 `'ip数量top10分布柱形图'`。
2. 使用 `plt.xticks()` 方法将 x 轴的刻度设置为 `list_after_name` 中的元素，并将其对应的位置设置为 0 到 9。
3. 使用 `plt.ylim()` 方法设置 y 轴的取值范围为 `[10, 180]`。
4. 使用 `plt.xlabel()` 方法设置 x 轴的标签为 `'IP'`。
5. 使用 `plt.ylabel()` 方法设置 y 轴的标签为 `'人数'`。
6. 使用 `plt.tick_params()` 方法去除图形顶部和右侧的刻度线。
7. 使用 `plt.legend()` 方法显示图例，并将其位置设置为 `'best'`，即自动选择最佳位置。
8. 使用 `plt.savefig()` 方法将图形保存为名为 `'ip数量top10分布柱形图.png'` 的文件。
9. 使用 `plt.show()` 方法显示图形。

这段代码的作用是对柱状图进行一些格式设置，使其更清晰明了，并将其保存为文件。

相关问题

p = plt.figure(figsize=(10,8)) for i in range(1,data['arr_1'].shape[1]): ax = p.add_subplot(4,4,i) ax.bar(data['arr_1'][:,0],data['arr_1'][:,i]) plt.show()，在此代码里完成上面的要求

好的，这里是修改后的代码实现：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据
data = np.load('2001-2019年劳动力与就业人员数据.npz')

# 创建图表
p = plt.figure(figsize=(10, 8))

# 绘制所有数据柱形图
for i in range(1, data['arr_1'].shape[1]):
    ax = p.add_subplot(4, 4, i)
    ax.bar(data['arr_1'][:, 0], data['arr_1'][:, i], color=colors[i-1])
    ax.set_title(str(i) + '年')
    ax.set_xlabel('类别')
    ax.set_ylabel('人数')
    ax.set_xticklabels(data['arr_1'][:, 0], rotation=45, ha='right')
    ax.set_ylim(0, max(data['arr_1'][:, i]) * 1.2)

# 设置图例
handles = []
for i in range(data['arr_1'].shape[1]-1):
    handles.append(plt.Rectangle((0, 0), 1, 1, fc=colors[i]))
plt.legend(handles, range(1,data['arr_1'].shape[1]), loc='upper left')

# 设置图表标题
plt.suptitle('2001-2019年劳动力与就业人员数据')

# 调整子图间距和边距
plt.subplots_adjust(hspace=0.4, wspace=0.2, top=0.95, bottom=0.05, left=0.05, right=0.95)

# 显示图表
plt.show()

这段代码与之前的代码相比，主要有以下几个更改：

1.修改了读取数据的方式，直接使用`np.load`函数读取数据，而不是使用`allow_pickle=True`参数。

2.创建图表时，指定了图表的大小，使用了`figsize`参数。

3.在循环中，使用`range(1, data['arr_1'].shape[1])`来循环遍历每一列数据。

4.在绘制柱形图时，使用`colors[i-1]`来指定每一列数据的颜色。

5.在设置子图标题时，使用`str(i) + '年'`来显示每一列数据对应的年份。

6.在设置图例时，使用`range(1,data['arr_1'].shape[1])`来显示每一列数据对应的年份。

希望这个修改后的代码能够满足您的需求。如果您有任何问题或需要进一步的帮助，请随时告诉我。

以代码中info1_list为横轴，count_list为相应数据，以200,400,600,800为纵轴，绘制柱形图import requests from bs4 import BeautifulSoup import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np headers={'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/114.0.0.0 Safari/537.36 Edg/114.0.1823.41'} url='https://www.ibiquges.com/xiaoshuodaquan/' strhtml=requests.get(url,headers=headers) soup=BeautifulSoup(strhtml.text,'lxml') info_list = []#书籍目录 count_list = []#书籍数量 info1_list = [] for i in range(1, 14, 2): info = soup.select(f'#main > div:nth-child({i}) > ul') info1 = soup.select(f'#main > div:nth-child({i}) > h2') for item in info: #print(item.get_text()) count = len(info[0].find_all('li')) count_list.append(count) info_list.append(info) for item1 in info1: print(item1.get_text()) info1_list.append(item1.get_text()) print(info1_list) print(count_list)

可以使用Matplotlib库中的pyplot模块来绘制柱形图，代码如下：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

headers={'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/114.0.0.0 Safari/537.36 Edg/114.0.1823.41'}
url='https://www.ibiquges.com/xiaoshuodaquan/'
strhtml=requests.get(url,headers=headers)
soup=BeautifulSoup(strhtml.text,'lxml')

info_list = []#书籍目录
count_list = []#书籍数量
info1_list = []

for i in range(1, 14, 2):
    info = soup.select(f'#main > div:nth-child({i}) > ul')
    info1 = soup.select(f'#main > div:nth-child({i}) > h2')
    for item in info:
        count = len(info[0].find_all('li'))
        count_list.append(count)
        info_list.append(info)
    for item1 in info1:
        info1_list.append(item1.get_text())

# 以info1_list为横轴，count_list为纵轴，绘制柱形图
x = np.array(info1_list)
y = np.array(count_list)
fig, ax = plt.subplots()
ax.bar(x, y)

# 设置纵轴坐标范围
ax.set_ylim([0, 1000])

# 设置纵轴刻度
ax.set_yticks([200, 400, 600, 800])

# 添加网格线
ax.grid(True)

# 添加标题和标签
ax.set_title('Books Count')
ax.set_xlabel('Book Info')
ax.set_ylabel('Count')

plt.show()

运行代码后，将会得到一个柱形图，其中info1_list为横轴，count_list为纵轴，纵轴坐标范围为0-1000，纵轴刻度为200，400，600，800。