sns.barplot(x=loc[:10], y=cnt[:10]) plt.xticks(fontsize=10) plt.yticks(fontsize=10) plt.xlabel('发布地点') plt.ylabel('出现次数') plt.title('出现次数最多的10个发布地点') plt.savefig('出现次数最多的10个发布地点.png', dpi=250) plt.show()

这段代码使用 `seaborn` 库绘制了柱状图，用于展示出现次数最多的前 10 个发布地点。该方法首先调用 `sns.barplot` 函数，传入参数 `x` 和 `y` 分别表示横轴和纵轴的数据，即前 10 个发布地点和它们的出现次数。接着，使用 `xticks` 和 `yticks` 函数设置坐标轴标签的字体大小，使用 `xlabel` 和 `ylabel` 函数设置坐标轴标签的名称，使用 `title` 函数设置图表标题。最后，使用 `savefig` 函数将图表保存为图片文件，并使用 `show` 函数显示图表。

相关问题

matplotlib.rcParams['font.family']='SimHei' plt.figure(figsize=(20,15)) ax1=plt.subplot(211) Platform = data.groupby(by='Platform').sum() Platform =Platform.iloc[::,-1:].sort_values(by='Global_Sales',ascending=False) sns.barplot(x=Platform.index,y=Platform.Global_Sales,ax=ax1) plt.title("游戏平台累计发行量",size = 14) ax2=plt.subplot(212) Platform_near5 = data[data.Year>=2011].groupby(by='Platform').sum() Platform_near5 =Platform_near5.iloc[::,-1:].sort_values(by='Global_Sales',ascending=False) sns.barplot(x=Platform_near5.index,y=Platform_near5.Global_Sales,ax=ax2) plt.title("近五年游戏平台累计发行量",size = 14) plt.show()

这段代码使用了 `matplotlib` 和 `seaborn` 库来创建一个包含两个子图的图表，用于可视化游戏平台的累计发行量。

首先，通过 `matplotlib.rcParams['font.family']='SimHei'` 设置了字体为中文。

然后，使用 `plt.figure(figsize=(20,15))` 创建一个大小为 20x15 的图表。

接下来，使用 `plt.subplot(211)` 创建第一个子图，并将其赋值给变量 `ax1`。

通过 `data.groupby(by='Platform').sum()` 对数据集按照平台进行分组，并计算每个平台的累计发行量。然后使用 `.iloc[::,-1:]` 取出最后一列（即全球销售额），再按照全球销售额降序排序。结果存储在变量 `Platform` 中。

然后，使用 `sns.barplot()` 绘制条形图。通过 `x=Platform.index` 和 `y=Platform.Global_Sales` 将平台作为 x 轴的标签，全球销售额作为 y 轴的值。

使用 `plt.title()` 设置第一个子图的标题为 "游戏平台累计发行量"，设置字体大小为 14。

接下来，使用 `plt.subplot(212)` 创建第二个子图，并将其赋值给变量 `ax2`。

通过 `data[data.Year>=2011].groupby(by='Platform').sum()` 筛选出近五年（2011 年及以后）的数据，并按照平台进行分组，并计算每个平台的累计发行量。然后使用 `.iloc[::,-1:]` 取出最后一列（即全球销售额），再按照全球销售额降序排序。结果存储在变量 `Platform_near5` 中。

然后，使用 `sns.barplot()` 绘制条形图。通过 `x=Platform_near5.index` 和 `y=Platform_near5.Global_Sales` 将平台作为 x 轴的标签，全球销售额作为 y 轴的值。

使用 `plt.title()` 设置第二个子图的标题为 "近五年游戏平台累计发行量"，设置字体大小为 14。

最后一行的 `plt.show()` 用于显示图表。

matplotlib.rcParams['font.family']='SimHei' Publisher = data.groupby(by='Publisher')['Global_Sales'].sum().sort_values(ascending=False)[:10] plt.figure(figsize=(8,6),dpi=100) sns.barplot(y=Publisher.index,x=Publisher.values) plt.ylabel(None) plt.title('累计销售额top10游戏厂商') plt.show()

这段代码使用了 `matplotlib` 和 `seaborn` 库来创建一个条形图，用于显示累计销售额最高的前十个游戏厂商。

首先，通过 `matplotlib.rcParams['font.family']='SimHei'` 设置了字体为中文。

然后，通过 `data.groupby(by='Publisher')['Global_Sales'].sum().sort_values(ascending=False)[:10]` 对数据集按照游戏厂商（Publisher）进行分组，并计算每个游戏厂商的全球销售额总和。然后使用 `sort_values(ascending=False)[:10]` 对结果进行降序排序，并取前十个结果。结果存储在变量 `Publisher` 中。

接下来，通过 `plt.figure(figsize=(8,6),dpi=100)` 创建一个大小为 8x6 的图表，并设置分辨率为 100。

然后，使用 `sns.barplot()` 绘制条形图。通过 `y=Publisher.index` 和 `x=Publisher.values` 将索引作为 y 轴的标签，将值作为 x 轴的值。这将根据销售额将游戏厂商按高度排序。

然后，使用 `plt.ylabel(None)` 将 y 轴的标签设置为空，以避免显示。

最后，使用 `plt.title()` 设置图表的标题为 '累计销售额top10游戏厂商'。

最后一行的 `plt.show()` 用于显示图表。