import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] mpl.rcParams['font.serif'] = ['SimHei'] mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False df = pd.read_csv("avgHgt.csv") x_values = range(7,19) plt.xticks(range(7,19)) plt.plot(x_values, df['CHeight'],label='A国男孩身高') plt.plot(x_values, df['JHeight'],label='B国男孩身高') plt.title('AB两国7-12岁男孩身高图') plt.xlabel('年龄/岁') plt.ylabel('身高/厘米') plt.legend() plt.show()解释代码

这段代码是用来绘制 AB 两国 7-12 岁男孩身高的折线图。首先导入 pandas 和 matplotlib 库，然后设置 matplotlib 的字体为 SimHei，以解决中文显示问题。接着使用 pandas 库读取名为 avgHgt.csv 的数据文件，用 range(7,19) 和 plt.xticks() 设置 x 轴刻度值，并用 plt.plot() 绘制 A 国男孩身高和 B 国男孩身高的折线图。然后用 plt.title() 设置图表的标题，用 plt.xlabel() 和 plt.ylabel() 分别设置 x 轴和 y 轴的标签，用 plt.legend() 绘制图例，最后用 plt.show() 显示图表。

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import numpy as np import pandas as pd from tqdm import tqdm#进度条设置 import matplotlib.pyplot as plt from pylab import * import matplotlib; matplotlib.use('TkAgg') mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

这段代码是用于导入一些常用的Python库，并且设置一些参数，例如使用进度条、中文显示、字体等等。其中，numpy和pandas库是用于数据处理的常用库，tqdm库是用于显示进度条的库，matplotlib和pylab库是用于数据可视化的常用库。如果你要进行数据处理和可视化的话，这些库都是非常有用的。

解释下这段代码import csv import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt from pylab import mpl import numpy as np # 设置显示中文字体 mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"]

这段代码主要实现了以下几个功能：

1. 导入了csv、pandas、matplotlib.pyplot、pylab.mpl和numpy等库，这些库都是数据分析和可视化常用的库。

2. 设置了显示中文的字体为SimHei，保证在可视化时能够正常显示中文。

3. 在导入matplotlib.pyplot时，使用了别名plt，这样在代码中调用matplotlib.pyplot的函数时，可以直接使用plt来代替。

4. 在导入pylab.mpl时，使用了别名mpl，这样在代码中需要调用pylab.mpl的函数时，可以直接使用mpl来代替。

5. 最后，导入了numpy库，并使用了别名np，这样在代码中需要调用numpy库的函数时，可以直接使用np来代替。