plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

这是一段Python代码，作用是设置Matplotlib绘图库的字体为微软雅黑，并且禁止使用负号。其中plt是Matplotlib库的一个子模块，rcParams是一个字典对象，['font.sans-serif']是其中的一个键，代表设置字体为无衬线字体，['Microsoft YaHei']则是对应的值，代表使用微软雅黑字体。['axes.unicode_minus']也是一个键，代表禁止使用负号，False则是对应的值。这段代码通常会放在程序的开头，以确保后续所有的绘图都会使用微软雅黑字体，并且不会出现负号显示问题。

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plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'Microsoft YaHei' plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False df = pd.read_excel(r"data_sum.xlsx") s = 4 struc_data = np.array(df) list_count = [] for i in struc_data: if i[s] not in list_count: list_count.append(i[s]) list_count_number = [] for i in struc_data: list_count_number.append(i[s].replace("IP属地：","")) Count = Counter(list_count_number) list_number = [] list_name = list(Count) for li in list(Count): list_number.append(Count[li])

这是一段用于数据可视化的Python代码。具体来说，它做了以下几件事情：

- `plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'Microsoft YaHei'`：设置matplotlib库的字体为“Microsoft YaHei”。
- `plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False`：设置matplotlib库的坐标轴标签支持负号。
- `df = pd.read_excel(r"data_sum.xlsx")`：读取名为"data_sum.xlsx"的Excel文件，并将其存储为Pandas中的DataFrame格式。
- `s = 4`：将变量s设置为4。
- `struc_data = np.array(df)`：将Pandas中的DataFrame转换为NumPy中的数组。
- `list_count = []`：创建一个空列表list_count。
- `for i in struc_data: if i[s] not in list_count: list_count.append(i[s])`：遍历数组struc_data中的每一个元素，如果元素的第s个值不在list_count中，就将其添加到list_count中。
- `list_count_number = []`：创建一个空列表list_count_number。
- `for i in struc_data: list_count_number.append(i[s].replace("IP属地：",""))`：遍历数组struc_data中的每一个元素中的第s个值，并将其中的“IP属地：”替换为空字符串，并将结果添加到list_count_number中。
- `Count = Counter(list_count_number)`：使用collections库中的Counter类统计list_count_number中每个元素出现的次数，并将结果存储为字典Count。
- `list_number = []`：创建一个空列表list_number。
- `list_name = list(Count)`：将字典Count的键值转换为列表list_name。
- `for li in list(Count): list_number.append(Count[li])`：遍历字典Count的键值，将其对应的值添加到list_number中。

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.mlab as mlab plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False birth_data = pd.read_csv('data/birth-rate.csv') birth_data.dropna(subset=['2008'], inplace=True) kde = mlab.GaussianKDE(birth_data['2008']) x2 = np.linspace(birth_data['2008'].min(), birth_data['2008'].max(), 100) # print(x2) # print(kde(x2)) plt.plot(x2, kde(x2), 'b', lw=2) plt.show()

这段代码是用来读取名为 "birth-rate.csv" 的文件，然后对该数据进行一些处理并绘制核密度估计图。

首先，利用 Pandas 库的 read_csv() 函数读取该文件，并将该数据集中 "2008" 列中含有缺失值的行删除。

接着，使用 Matplotlib 库的 mlab 模块中的 GaussianKDE() 函数创建一维高斯核密度估计对象 kde，并将 "2008" 列的数据作为其参数。

然后，使用 numpy 库的 linspace() 函数生成一个从该数据集中 "2008" 列的最小值到最大值的等差数列 x2，共100个元素。

最后，使用 Matplotlib 库的 plot() 函数绘制核密度估计图。横坐标为 x2，纵坐标为 kde(x2)，用蓝色线条表示，线宽为2。并展示了这个图，该图反映了2008年全球出生率的核密度分布情况。