import openpyxl import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt wb = openpyxl.load_workbook('网易云音乐.xlsx') sheet=wb['Sheet1'] price = [cell[0].value for cell in sheet['D2:D51'] ] company = [cell[0].value for cell in sheet['A2:A51']if cell[0].value is not None] plt.plot(company,price) 结果只有[<matplotlib.lines.Line2D at 0x7f9cedae4a00>] 没有图像

你需要调用 `plt.show()` 函数来显示图像，因为在 Jupyter 等环境下，Matplotlib 默认不会自动显示图像。修改代码如下：

import openpyxl 
import numpy as np 
from matplotlib import pyplot as plt 

wb = openpyxl.load_workbook('网易云音乐.xlsx') 
sheet = wb['Sheet1'] 

price = [cell[0].value for cell in sheet['D2:D51']] 
company = [cell[0].value for cell in sheet['A2:A51'] if cell[0].value is not None] 

plt.plot(company, price) 
plt.show()

这样你应该就能看到你所绘制的图像了。

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import pandas as pd import openpyxl # import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier from sklearn.model_selection import train_test_split # 打开Excel文件 wb = openpyxl.load_workbook('./处理过的训练集/987027.xlsx')

这段代码是用于导入所需的Python库，并打开一个Excel文件的操作。其中，pandas库用于数据的处理和分析，openpyxl库用于读写Excel文件，numpy库用于数值计算，sklearn库用于机器学习算法的实现。对于打开Excel文件的操作，需要指定文件路径和文件名，本例中文件路径为'./处理过的训练集/987027.xlsx'，表示该文件在当前目录下的'处理过的训练集'文件夹中，文件名为'987027.xlsx'。

解释这个代码import openpyxl, jieba, wordcloud import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image import numpy as np wb = openpyxl.load_workbook('豆瓣短评爬虫_电影、图书_哆啦A梦 伴我同行2.xlsx') ws = wb.active content = '' for row in range(2, ws.max_row+1): content += ws.cell(row, 7).value t_1 = jieba.lcut(content) t_2 = ''.join(t_1) f_1 = open('stopwords.txt', 'r', encoding='utf-8') s_list = [] for i in f_1.readlines(): s_list.append(i.strip()) for line in s_list: t_2 = t_2.replace(line, '') photo = np.array(Image.open('皮卡丘.jpg')) tu = wordcloud.WordCloud(font_path='STKAITI.TTF', colormap='cool', background_color='white', mask=photo) tu.generate(t_2) tu.to_file('tu2.jpg') plt.imshow(tu) plt.axis('off') plt.show()

这段代码是一个Python程序，它使用了openpyxl、jieba、wordcloud、matplotlib.pyplot和PIL等库。程序的功能是读取一个名为“豆瓣短评爬虫_电影、图书_哆啦A梦 伴我同行2.xlsx”的Excel文件，提取其中第7列的内容，并使用jieba库进行分词处理。接着，程序读取一个名为“stopwords.txt”的文本文件，将其中的停用词去除。最后，程序使用wordcloud库生成一个名为“tu2.jpg”的词云图，并使用matplotlib.pyplot库将其显示出来。