# 画条形图展示出销量排行前10商品的销量 import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei' # 设置中文显示 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False x = group_sorted[:10]['Goods'] y = group_sorted[:10]['id'] # 设置画布大小 plt.figure(figsize = (8, 4)) plt.barh(x,y) # 设置x轴标题 plt.xlabel('Sales') plt.ylabel('Types') # 设置y轴标题 plt.title('Sales TOP10') # 设置标题 plt.savefig('top10.png') # 把图片以.png格式保存 plt.show() # 展示图片分析注解

时间: 2023-09-13 22:10:19 浏览: 50
这段代码使用了 Python 的 Matplotlib 库来画条形图展示销量排行前10的商品的销量。首先,使用 `plt.rcParams` 设置中文显示和解决负号显示问题。然后,从数据中获取销量排行前10的商品的名称和销量数据,存储在 `x` 和 `y` 变量中。接着,设置画布大小,使用 `plt.barh` 来画水平条形图。设置x轴标题为“Sales”,y轴标题为“Types”,设置标题为“Sales TOP10”。最后,使用 `plt.savefig` 把图片以.png格式保存,使用 `plt.show` 展示图片。
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%matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt # Mac 设置显示中文 # plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'Arial Unicode MS' # Windows 设置显示中文 plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei' result.plot.bar(figsize=(20, 8))

这段代码是用于绘制一个条形图,并设置显示中文。首先使用 `%matplotlib inline` 命令,确保在 Jupyter Notebook 中绘图的结果能够直接显示出来。然后导入 `matplotlib.pyplot` 模块,并将其命名为 `plt`。接下来,通过设置 `font.sans-serif` 参数来指定字体为中文字体。如果你是在 Mac 上运行代码,可以将注释符号 `#` 去掉,使用 'Arial Unicode MS' 字体;如果你是在 Windows 上运行代码,可以将 `#` 去掉,使用 'SimHei' 字体。最后调用 `result.plot.bar(figsize=(20, 8))` 来绘制条形图,其中 `result` 是要绘制的数据,`figsize=(20, 8)` 设置图像的大小为宽度为20英寸,高度为8英寸。

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 显示中文 df= pd.read_csv(r"D:\数学建模\重航数学建模校赛\最终类别.csv", encoding='gbk') # 数据 x = df["组别"] y = df["网民数目"] # 创建柱状图 plt.bar(x, y) # 添加标题和标签 plt.title('柱状图示例') plt.xlabel('类别') plt.ylabel('数量') # 显示图形 plt.show()代码优化(要求条形图上有数据)

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 显示中文 df= pd.read_csv(r"D:\数学建模\重航数学建模校赛\最终类别.csv", encoding='gbk') # 数据 x = df["组别"] y = df["网民数目"] # 创建柱状图 plt.bar(x, y) # 添加数据标签 for a,b in zip(x, y): plt.text(a, b+0.05, '%.0f' % b, ha='center', va= 'bottom',fontsize=11) # 添加标题和标签 plt.title('柱状图示例') plt.xlabel('类别') plt.ylabel('数量') # 显示图形 plt.show()

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import openpyxl import matplotlib.pyplot as plt movie_dict = {} with open('D:\\pythonProject1\\电影信息.txt', 'r',encoding='utf-8') as f: for line in f.readlines(): line = line.strip() movie_info = line.split(';') movie_name = movie_info[0] directors = movie_info[1].split(',') actors = movie_info[2].split(',') for director in directors: if director not in movie_dict: movie_dict[director] = {'movies': [movie_name], 'actors': {}} else: movie_dict[director]['movies'].append(movie_name) for actor in actors: for director in directors: if actor not in movie_dict[director]['actors']: movie_dict[director]['actors'][actor] = 1 else: movie_dict[director]['actors'][actor] += 1 wb = openpyxl.load_workbook('D:\\pythonProject1\\电影信息统计.xlsx') ws = wb.create_sheet('导演作品统计',0) ws.title = '导演作品统计' ws.cell(row=1, column=1, value='导演姓名') ws.cell(row=1, column=2, value='执导电影数量') ws.cell(row=1, column=3, value='执导电影列表') row_num = 2 for director, data in movie_dict.items(): movie_list = ','.join(data['movies']) movie_count = len(data['movies']) ws.cell(row=row_num, column=1, value=director) ws.cell(row=row_num, column=2, value=movie_count) ws.cell(row=row_num, column=3, value=movie_list) row_num += 1 wb.save('D:\\pythonProject1\\电影信息统计.xlsx') director_list = [] movie_count_list = [] for director, data in sorted(movie_dict.items(), key=lambda x: len(x[1]['movies']), reverse=True): director_list.append(director) movie_count_list.append(len(data['movies'])) plt.rcParams['font.family'] = 'sans-serif' plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] fig, ax = plt.subplots() ax.barh(director_list, movie_count_list) for i, director in enumerate(director_list): max_actor = [] for actor in movie_dict[director]['actors'].keys(): if movie_dict[director]['actors'][actor]==max(movie_dict[director]['actors'].values()): max_actor.append(actor) max_actor = str(max_actor) max_actor = max_actor.rstrip(']') max_actor = max_actor.lstrip('[') ax.annotate(max_actor, xy=(movie_count_list[i], i), xytext=(movie_count_list[i]+1, i), ha='left', va='center') ax.set_xlabel('执导电影数量') ax.set_ylabel('导演姓名') ax.invert_yaxis() plt.show()请帮我解释一下上述代码,详细一点

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