import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd df=pd.read_csv('C:/Users/LENOVO/Desktop/air_data.csv') # plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] # print(df.describe()) dfnumby=df["FFP_DATE"] df1=dfnumby.dropna() plt.hist(df["FFP_DATE"],bins=np.arange(df["FFP_DATE"].min,df["FFP_DATE"].max,4),density=True) plt.title("各年份入会人数",fontsize=18) plt.xlabel("年份") plt.ylabel("入会人数")

这段代码导入了三个Python库：matplotlib.pyplot，numpy和pandas，并读取了一个名为air_data.csv的CSV文件。这个CSV文件的路径是C:/Users/LENOVO/Desktop/air_data.csv。读取后的数据被存在了一个名为df的pandas数据框中。

相关问题

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd df = pd.read_csv("taobao_data_matplolib.csv",encoding='gbk') data = df["成交量"].values labels = df["位置"].values plt.bar(labels, data)画出柱状图

这段代码是正确的，可以画出成交量和位置之间的柱状图。如果你想要更改柱状图的颜色、宽度、标签等参数，可以使用Matplotlib提供的相关函数进行设置。例如：

import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np 
import pandas as pd 

df = pd.read_csv("taobao_data_matplolib.csv", encoding='gbk') 
data = df["成交量"].values 
labels = df["位置"].values 

# 设置柱状图的颜色为红色
plt.bar(labels, data, color='red')

# 设置柱状图的宽度为0.5
plt.bar(labels, data, width=0.5)

# 设置x轴标签的字体大小为12
plt.xticks(fontsize=12)

# 设置y轴标签的字体大小为12
plt.yticks(fontsize=12)

# 设置柱状图的标题
plt.title("成交量与位置关系图")

# 显示图形
plt.show()

这样就可以根据需要对柱状图进行自定义设置了。如果还有问题，请随时提问。

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline import numpy as np

import pandas as pd是Python中用于数据分析和处理的库，它提供了丰富的数据结构和数据分析工具。通过使用pd别名，我们可以方便地引用pandas库中的函数和类。

matplotlib.pyplot是Python中用于绘制图表和可视化数据的库。通过使用plt别名，我们可以方便地引用matplotlib.pyplot库中的函数和类。

%matplotlib inline是Jupyter Notebook中的魔术命令，它用于在Notebook中显示matplotlib绘制的图表。这个命令告诉Notebook将图表直接嵌入到输出单元格中，而不是弹出一个新窗口显示图表。

import numpy as np是导入NumPy库，NumPy是Python中用于科学计算的库，它提供了高性能的多维数组对象和各种数学函数。