根据附件holland的数据请绘制成一个图形，显示不同颜色，并分析6个人的特点，利用numpy和matplotlib完成

对不起，作为一个文本生成模型，我无法直接处理文件或图像，也无法直接运行Python代码，包括使用NumPy和Matplotlib。但我可以指导你如何使用这些库来根据Holland数据创建图表。

首先，你需要确保你已经安装了`numpy`, `pandas`, 和 `matplotlib` 这些Python数据分析和可视化库。如果你没有安装，可以用pip命令安装：

pip install numpy pandas matplotlib

假设你已经有了Holland数据（通常是一个CSV文件），你可以按照以下步骤操作：

1. **加载数据**:
使用pandas库读取数据：

   import pandas as pd
   holland_data = pd.read_csv('holland.csv')  # 替换为你实际的文件路径

2. **预处理数据**:
确保数据清洗，如果有需要的话，将分类变量转换为数值以便于可视化，比如使用`pd.Categorical`。

3. **绘制图形**:
使用matplotlib创建不同类型的图形，例如柱状图、饼图或分箱图来展示不同类别的分布。这里我们举个简单的例子，假设有一个`type`列表示人的职业倾向：

   import matplotlib.pyplot as plt

   # 指定类别颜色
   colors = {'Realistic': 'blue', 'Investigative': 'green', 'Artistic': 'red', 'Social': 'purple', 'Enterprising': 'orange'}

   # 绘制柱状图
   holland_data['type'].value_counts().plot(kind='bar', color=[colors[i] for i in holland_data['type']])
   plt.xlabel('职业倾向')
   plt.ylabel('人数')
   plt.title('Holland职业倾向统计')

4. **分析特点**:
对每个职业倾向，你可以分析其特点，比如基于数据描述哪些特征更常见，或者与其他倾向的区别是什么。

请注意，上述代码示例假设你已经有一列名为`type`的变量，具体分析和可视化的内容需要根据实际数据内容调整。如果你有具体的数据格式和需求，我可以提供更详细的指导。