用matplotlib画一个top250电影评分分布的直方图

好的，以下是代码实现：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据
df = pd.read_csv('top250.csv')

# 绘制直方图
plt.hist(df['rating'], bins=10, range=(0, 10))

# 添加标题和标签
plt.title('Top 250 Movies Rating Distribution')
plt.xlabel('Rating')
plt.ylabel('Count')

# 显示图形
plt.show()

需要注意的是，这里的 `top250.csv` 是包含了电影名称、评分等信息的数据文件，需要自己准备或者从网上下载。

相关问题

豆瓣top250电影评分分布直方图要求有上标且x轴每格对应一个评分

好的，我可以使用 Python 中的 Matplotlib 库来绘制直方图。以下是一个例子：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 读取数据
data = np.loadtxt('豆瓣电影top250.csv', delimiter=',', skiprows=1, usecols=1)

# 计算评分的范围
min_score = np.floor(data.min())
max_score = np.ceil(data.max())

# 设置直方图的参数
bins = np.linspace(min_score, max_score, max_score-min_score+1)
hist, _ = np.histogram(data, bins=bins)

# 绘制直方图
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))
ax.bar(bins[:-1], hist, width=0.8, align='edge')
ax.set_xlabel('评分')
ax.set_ylabel('电影数量')
ax.set_xticks(bins)
ax.set_xlim([min_score, max_score])
ax.set_ylim([0, 30])
ax.grid(axis='y', linestyle='--', alpha=0.7)
ax.text(9.5, 28, '豆瓣电影Top250评分分布', fontsize=16, fontweight='bold')
ax.text(9.5, 26, '数据来源：豆瓣电影', fontsize=12)

# 添加上标
for i, v in enumerate(hist):
    ax.text(bins[i], v, str(v), ha='center', va='bottom')

plt.show()

在这个例子中，我使用了一个名为 `豆瓣电影top250.csv` 的数据文件来存储电影的评分数据。你可以将其替换为你自己的数据文件。运行代码后，你应该会看到一个带有上标的直方图，其中 x 轴每格对应一个评分。

Python绘制豆瓣top250电影评分分布直方图并在每个柱子上表明数值

### 回答1：
好的，我可以帮你实现这个功能。首先，你需要安装 `matplotlib` 库。你可以使用以下命令来安装：

pip install matplotlib

然后，你可以使用以下代码来绘制豆瓣 top250 电影评分分布直方图并在每个柱子上表明数值：

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

# 获取豆瓣 top250 电影数据
url = 'https://movie.douban.com/top250'
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}
movies = []
for i in range(0, 250, 25):
    params = {'start': str(i)}
    res = requests.get(url, headers=headers, params=params)
    soup = BeautifulSoup(res.text, 'html.parser')
    for movie in soup.select('.grid_view li'):
        title = movie.select_one('.title').text.replace('\n', '')
        rating = float(movie.select_one('.rating_num').text)
        movies.append({'title': title, 'rating': rating})

# 绘制直方图
ratings = [movie['rating'] for movie in movies]
bins = [i * 0.5 for i in range(0, 11)]
plt.hist(ratings, bins=bins, edgecolor='black', alpha=0.7)
plt.xticks(bins)
plt.xlabel('评分')
plt.ylabel('电影数量')
plt.title('豆瓣 top250 电影评分分布直方图')
# 在每个柱子上表明数值
for i in range(len(bins) - 1):
    plt.text(bins[i] + 0.25, plt.hist(ratings, bins=bins)[0][i] + 2, str(plt.hist(ratings, bins=bins)[0][i]))
plt.show()

运行结果如下：


希望能帮到你！

### 回答2：
要使用Python绘制豆瓣Top250电影评分分布直方图并在每个柱子上表明数值，可以使用matplotlib库。

首先，需要导入matplotlib库和pandas库（如果还没有安装这两个库，可使用pip进行安装）：

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

接下来，读取豆瓣Top250电影数据，可以使用pandas库的read_csv函数：

data = pd.read_csv('top250_movies.csv')

假设数据中的评分列名为"rating"，我们可以使用matplotlib的hist函数绘制直方图，并通过设置参数来显示数值：

plt.hist(data['rating'], bins=10, edgecolor='black')
plt.xlabel('评分')
plt.ylabel('电影数量')

接着，可以使用plt.xticks函数来设置x轴的刻度和标签，以便在每个柱子上显示数值：

plt.xticks(range(10)) # 设置刻度
plt.ylim(0, 50) # 设置y轴的范围
for i in range(10):
plt.text(i, data['rating'].value_counts().sort_index()[i], data['rating'].value_counts().sort_index()[i], ha='center')

最后，使用plt.show()函数将绘制的直方图显示出来：

plt.show()

这样，就可以使用Python绘制豆瓣Top250电影评分分布直方图并在每个柱子上表明数值。

### 回答3：
要用Python绘制豆瓣top250电影评分分布直方图并在每个柱子上表明数值，可以使用Python的数据可视化库matplotlib来完成。

首先，我们需要获取豆瓣top250电影的评分数据。可以使用豆瓣API或者从网上找到的数据集。假设我们已经得到了一个包含电影评分的列表，命名为scores。

接下来，我们使用matplotlib来绘制直方图。首先，导入需要的库：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

然后，计算分布的区间范围和每个区间的频数：

# 计算区间范围
bins = np.arange(0, 10.5, 0.5)

# 计算每个区间的频数
hist, edges = np.histogram(scores, bins=bins)

然后，绘制直方图并在每个柱子上表明数值：

# 创建画布和坐标轴
fig, ax = plt.subplots()

# 绘制直方图
ax.bar(edges[:-1], hist, width=0.5)

# 在每个柱子上表明数值
for i, v in enumerate(hist):
    ax.text(edges[i] + 0.25, v + 5, str(v), ha='center')

# 设置标题和标签
ax.set_title("豆瓣top250电影评分分布直方图")
ax.set_xlabel("评分")
ax.set_ylabel("频数")

# 展示图像
plt.show()

运行以上代码，就可以得到一个豆瓣top250电影评分分布的直方图，且每个柱子上都标有数值。

请注意，以上代码只是一个示例，你需要根据自己的实际数据和需求进行调整。