有两列特征，第一列特征为公司名字，第二列特征为城市，我想统计不同城市的公司总数，并画图展示，用python实现

这个问题可以回答。你可以使用Python中的pandas库和matplotlib库来实现。首先，你可以将两列特征存储在一个pandas数据框中，然后使用.value_counts()函数来计算每个城市中公司的数量，并使用matplotlib库来创建一个水平条形图来呈现这个数据。下面是一个示例代码：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建数据框
data = {'公司名字': ['A公司', 'B公司', 'C公司', 'D公司', 'E公司', 'F公司'],
        '城市': ['北京', '上海', '北京', '深圳', '广州', '上海']}
df = pd.DataFrame(data)

# 计算每个城市的公司数量
count_df = df['城市'].value_counts()

# 创建水平条形图
plt.barh(count_df.index, count_df.values)
plt.title('城市公司数量统计')
plt.xlabel('公司数量')
plt.ylabel('城市')
plt.show()

这个代码会输出一个水平条形图，用来展示不同城市的公司总数统计。请注意，这个代码只是一个示例，你需要根据你的具体数据进行调整。

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有两列特征，第一列特征为职业，第二列特征为城市，我想统计不同城市的职业数，并画图展示，用python实现

好的，这是一个关于数据分析的问题，可以使用Python中的pandas和matplotlib库来实现。首先，将数据导入为一个pandas DataFrame，然后使用groupby函数对城市进行分组，对职业进行计数，最后使用matplotlib库绘制柱状图即可。下面是实现代码示例：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 导入数据，假设数据文件为data.csv，有两列特征：职业和城市
data = pd.read_csv('data.csv')

# 使用groupby函数对城市进行分组，对职业进行计数
grouped = data.groupby('城市')['职业'].value_counts()

# 绘制柱状图
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))
grouped.unstack().plot(kind='bar', ax=ax)

# 设置图表标题、X轴标签、Y轴标签等
ax.set_title('不同城市的职业数')
ax.set_xlabel('城市')
ax.set_ylabel('职业数')

# 显示图表
plt.show()

注意，这里的代码示例只是一个简单的数据分析示例，实际的数据分析过程可能要更加复杂。同时，如果您需要更多的帮助，建议您在CSDN中搜索相关的教程或者在CSDN的技术问答社区中提问，会得到更全面的解答。

matlab怎么从加载的两列mat文件中选取第二列数据并画图

在MATLAB中，如果你已经加载了两个列（矩阵）的数据，比如它们分别存储在变量A和B中，你可以按照以下步骤选取第二列（假设A是二维矩阵，第二列是A(:,2)）并在图形上绘制出来：

1. 首先，确认你已经成功加载了.mat文件，并将数据赋值给了相应的变量。如果使用`load`函数，例如：

   load('filename.mat') % 替换 'filename' 为你的文件名

2. 确定你想用的是A还是B中的第二列。如果A的第二列为需要的数据，可以这样操作：

   data = A(:, 2); % 选取A的第二列

3. 接下来，你可以选择一个合适的绘图函数，如`plot`、`scatter`、`bar`等，绘制数据。假设你想用线图显示数据：

   plot(data)

4. 如果你想添加更多细节，比如标题、坐标轴标签、网格线等，可以在绘制后添加：

   title('Second Column Data Plot')
   xlabel('Index')
   ylabel('Data Value')
   grid on % 显示网格线

5. 最后运行你的脚本或命令窗口输入上述内容。

如果你想选择B中的第二列，只需要替换`data = A(:, 2)`为`data = B(:, 2)`即可。