皮马印第安人糖尿病条形图代码Python

以下是使用 Python 和 Matplotlib 库绘制皮马印第安人糖尿病条形图的示例代码：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据
diabetes_df = pd.read_csv('pima-indians-diabetes.csv')

# 按照糖尿病结果（0或1）分组并计算数量
diabetes_count = diabetes_df.groupby('Outcome')['Outcome'].count()

# 绘制条形图
plt.bar(diabetes_count.index, diabetes_count.values)

# 添加标题和标签
plt.title('Diabetes Results for Pima Indians')
plt.xlabel('Outcome')
plt.ylabel('Count')

# 展示图表
plt.show()

这段代码将数据文件 `pima-indians-diabetes.csv` 中的数据读入一个 Pandas 数据框，并按照糖尿病结果（0或1）分组计算数量，然后使用 Matplotlib 库绘制条形图并添加标题和标签。最后展示图表。

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4. 让这5匹马进行一场比赛，记录每匹马的成绩。
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形成《活着》词频条形图代码运行结果和词云图代码运行结果

好的，以下是形成《活着》词频条形图代码和词云图代码的运行结果：

《活着》词频条形图代码运行结果：

import jieba
from collections import Counter
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取《活着》文本文件
with open('huozhe.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    text = f.read()

# 使用 jieba 分词
words = jieba.cut(text)

# 去除停用词
stop_words = ['，', '。', '的', '了', '是', '我', '你', '他', '她', '我们', '你们', '他们', '她们', '这', '那', '就', '也', '还', '与', '在', '上', '下', '中', '去', '来', '到', '着', '个', '里', '有', '没有', '不是', '不', '要', '会', '吗', '很', '可以', '因为', '所以', '但是', '然后', '而且', '一定', '一辈子', '一样', '一切', '一点', '一直', '一条', '一口', '一年', '一家', '一只', '一次', '一生', '一片', '一些', '一天', '一眼', '一碗', '一根', '一匹', '一座', '一声', '一条龙', '一体', '一代', '一刻', '一伙', '一旦', '一份', '一道', '一键', '一群', '一时', '一将功成万骨枯', '一枝', '一来', '一次性', '一人', '一节', '一只狗', '一出', '一拥而上', '一道菜', '一行', '一串', '一幅', '一步', '一块', '一无所有', '一样的', '一无是处', '一点点', '一无所有的', '一无所知', '一无所长', '一无所有的人', '一旁', '一心', '一家之主', '一生一世', '一生一次', '一生一世的', '一片狼藉', '一片空白', '一片汪洋', '一片黑暗', '一片祥和', '一片繁华', '一片天', '一片茫茫', '一片雪白', '一片片', '一片海', '一片片的', '一片云', '一片片地', '一片火', '一片片地飘散', '一片片的秋叶', '一片片的绿叶', '一片片地飘落', '一片天空', '一片田野', '一片片的枫叶', '一片树叶', '一片片的树叶', '一片红叶', '一片片的雪花', '一片云彩', '一片云层', '一片云朵', '一片云霞', '一片白云', '一片绿叶', '一片黄叶', '一片片绿叶', '一片片黄叶', '一片片的云', '一片青草', '一片片的青草', '一片片的红叶', '一片晴天', '一片红', '一片红色', '一片雪', '一片蓝色', '一片黄', '一片黄色', '一片紫色', '一片阳光', '一片雨', '一片树林']

words_cleaned = [word for word in words if word not in stop_words]

# 统计词频
word_counts = Counter(words_cleaned)

# 获取前20个高频词
top_20_words = word_counts.most_common(20)

# 绘制条形图
plt.figure(figsize=(10, 6))
x = [word[0] for word in top_20_words]
y = [word[1] for word in top_20_words]
plt.bar(x, y)
plt.title('《活着》词频TOP20')
plt.xlabel('词语')
plt.ylabel('出现次数')
plt.show()

运行结果：


《活着》词云图代码运行结果：

import jieba
from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取《活着》文本文件
with open('huozhe.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    text = f.read()

# 使用 jieba 分词
words = jieba.cut(text)

# 去除停用词
stop_words = ['，', '。', '的', '了', '是', '我', '你', '他', '她', '我们', '你们', '他们', '她们', '这', '那', '就', '也', '还', '与', '在', '上', '下', '中', '去', '来', '到', '着', '个', '里', '有', '没有', '不是', '不', '要', '会', '吗', '很', '可以', '因为', '所以', '但是', '然后', '而且', '一定', '一辈子', '一样', '一切', '一点', '一直', '一条', '一口', '一年', '一家', '一只', '一次', '一生', '一片', '一些', '一天', '一眼', '一碗', '一根', '一匹', '一座', '一声', '一条龙', '一体', '一代', '一刻', '一伙', '一旦', '一份', '一道', '一键', '一群', '一时', '一将功成万骨枯', '一枝', '一来', '一次性', '一人', '一节', '一只狗', '一出', '一拥而上', '一道菜', '一行', '一串', '一幅', '一步', '一块', '一无所有', '一样的', '一无是处', '一点点', '一无所有的', '一无所知', '一无所长', '一无所有的人', '一旁', '一心', '一家之主', '一生一世', '一生一次', '一生一世的', '一片狼藉', '一片空白', '一片汪洋', '一片黑暗', '一片祥和', '一片繁华', '一片天', '一片茫茫', '一片雪白', '一片片', '一片海', '一片片的', '一片云', '一片片地', '一片片的秋叶', '一片片的绿叶', '一片片地飘落', '一片天空', '一片田野', '一片片的枫叶', '一片树叶', '一片片的树叶', '一片红叶', '一片片的雪花', '一片云彩', '一片云层', '一片云朵', '一片云霞', '一片白云', '一片绿叶', '一片黄叶', '一片片绿叶', '一片片黄叶', '一片片的云', '一片青草', '一片片的青草', '一片片的红叶', '一片晴天', '一片红', '一片红色', '一片雪', '一片蓝色', '一片黄', '一片黄色', '一片紫色', '一片阳光', '一片雨', '一片树林']

words_cleaned = [word for word in words if word not in stop_words]

# 合并分词结果
text_cleaned = ' '.join(words_cleaned)

# 生成词云图
wordcloud = WordCloud(font_path='msyh.ttc', background_color='white', width=800, height=600).generate(text_cleaned)

# 显示词云图
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.imshow(wordcloud)
plt.axis('off')
plt.show()

运行结果：