# -- coding: utf-8 -- # 第一步：导入相关库 import pandas as pd from pandas.plotting import register_matplotlib_converters import numpy as np import matplotlib.dates as mdates import matplotlib.mlab as mlab import matplotlib.pyplot as plt from datetime import datetime register_matplotlib_converters() plt.figure(figsize=(20, 15)) # 第二步：读取CSV数据文件 book_list = pd.read_csv('chap7.csv', sep=',') book_list['discount_rate']=book_list['price_discount']/book_list['price_original'] # 图书折扣率 # 第三步：绘制第一个子图：评论数 x=book_list['rank'] ax1 = plt.subplot(221) y1=book_list['comment'] ax1.plot(x,y1,'bD-') # 第三步：绘制第二个子图：折后价和原价 ax2 = plt.subplot(222) y2=book_list['price_discount'] y3=book_list['price_original'] ax2.plot(x,y2,'r^-') ax2.plot(x,y3,'gH-') # 第三步：绘制第三个子图：折扣率 ax3 = plt.subplot(223) y4=(book_list['discount_rate']*100).round(1) ax3.plot(x,y4,'ks-') # 第三步：绘制第四个子图：出版日期 ax4 = plt.subplot(224) y5=[datetime.strptime(d, '%Y-%m-%d').date() for d in book_list['publish_date']] ax4.plot(x,y5,'m4-') # 第四步：图表展示 plt.show() 每一步都是为了什么

每一步都是为了完成特定的任务和数据可视化操作。让我为你解释一下每一步的目的：

第一步：导入相关库
这一步是为了导入所需的库和模块，包括pandas、numpy、matplotlib等，以便后续使用它们进行数据处理和绘图。

第二步：读取CSV数据文件
这一步是为了读取CSV格式的数据文件（chap7.csv），使用pd.read_csv()函数将数据加载到一个名为book_list的数据框中，以便后续对数据进行处理。

第三步：绘制子图
这一步是为了创建一个包含多个子图的大图。使用plt.subplot()函数创建四个子图，分别是评论数、折后价和原价、折扣率以及出版日期。然后，使用ax.plot()函数在每个子图上绘制相应的数据。

第四步：图表展示
这一步是为了展示绘制好的图表。使用plt.show()函数将所有子图显示在一个窗口中。

总体而言，这段代码的目的是读取CSV文件中的数据，并使用matplotlib库绘制出四个子图，分别展示评论数、折后价和原价、折扣率以及出版日期的变化情况。通过这些图表，可以更直观地了解和分析数据。