帮我找出这段代码的关键代码，并解释一下这段代码：import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False df=pd.read_csv('去哪儿1.csv') perfee=list(df['人均消费'].str.extract('(\d+)',expand=False)) days=list(df['天数'].str.extract('(\d+)',expand=False)) browser_num=list(df['浏览量'].str.extract('(\d+)',expand=False)) short_msg=list(df['人物']) #计算函数 count=df['人均消费'].shape[0] #barh fig1=plt.figure(num='博主与浏览量',figsize=(8.5,5.5)) fig1.suptitle("博主与浏览量") # 括号当中输入标题的名称 plt.barh(short_msg,browser_num,height=0.5, color='orange') plt.xlabel("浏览量（人次）") plt.ylabel("旅游博主") #bar fig2=plt.figure(num='旅游人均消费情况',figsize=(8.5,5.5)) fig2.suptitle("旅游人均消费情况") x=np.arange(0,count) plt.bar(x,perfee,width=0.5,tick_label=days) plt.xlabel("旅行天数（天）") plt.ylabel("人均消费") #active plt.figure(num=1) plt.barh(short_msg,browser_num,height=0.5, color='orange') plt.xlabel("浏览量（人次）") plt.ylabel("旅游博主") plt.tight_layout() plt.show()

这段代码主要是对读取的CSV文件进行数据处理，然后使用matplotlib库进行数据可视化。

关键代码如下：

1. 使用pandas库中的read_csv函数读取CSV文件。

2. 使用matplotlib库中的barh函数绘制水平条形图。

3. 使用matplotlib库中的bar函数绘制垂直条形图。

4. 使用matplotlib库中的xlabel和ylabel函数给图表添加x轴和y轴标签。

5. 使用matplotlib库中的tight_layout函数进行图表布局调整。

该段代码主要是对旅游博主的浏览量和人均消费进行可视化，以便更好地了解这些信息。其中，使用了pandas库对读取的CSV文件进行数据处理，将人均消费、天数和浏览量等数据提取出来。然后，使用matplotlib库进行数据可视化，绘制了旅游博主与浏览量、旅游人均消费情况的条形图，并添加了x轴和y轴标签，最后使用tight_layout函数进行图表布局调整。

相关问题

请帮我解释一下这段代码：import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import torch

这段代码是使用Python导入了几个常用的库：numpy、pandas、matplotlib和torch。

- `import numpy as np`：导入numpy库并将其命名为`np`，numpy是一个用于进行数值计算的库，提供了高效的数组操作和数学函数。
- `import pandas as pd`：导入pandas库并将其命名为`pd`，pandas是一个用于数据处理和分析的库，提供了高效的数据结构和数据操作方法。
- `import matplotlib.pyplot as plt`：导入matplotlib库中的pyplot模块，并将其命名为`plt`，matplotlib是一个用于绘制图形的库，pyplot模块提供了类似于MATLAB的绘图接口。
- `import torch`：导入torch库，torch是一个用于深度学习的库，提供了张量操作、自动求导和神经网络等功能。

通过导入这些库，可以在代码中使用对应的功能和函数，例如使用numpy进行数值计算，使用pandas处理和分析数据，使用matplotlib绘制图形，以及使用torch进行深度学习相关的操作。

解释以下代码：import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline import seaborn as sns

这段代码的作用是导入Python数据分析和可视化的常用库，具体解释如下：

- `import pandas as pd`：导入pandas库，并将其命名为pd，以便在代码中使用更简短的名称来调用pandas的函数和方法。
- `import numpy as np`：导入numpy库，并将其命名为np，以便在代码中使用更简短的名称来调用numpy的函数和方法。
- `import matplotlib.pyplot as plt`：导入matplotlib库中的pyplot子库，并将其命名为plt，以便在代码中使用更简短的名称来调用matplotlib的可视化函数和方法。
- `%matplotlib inline`：这是一个Jupyter Notebook魔法命令，用于在Notebook中显示matplotlib图形。
- `import seaborn as sns`：导入seaborn库，它是一个基于matplotlib的数据可视化库，提供了更高级的统计图形和更美观的默认样式。同样，将其命名为sns以便在代码中使用更简短的名称来调用seaborn的函数和方法。