路径为D:\al3-1.xls，用python编写，使用al3-1.xls中的数据绘制直方图表示公司雇员的销售和收入情况，设置标题‘age distribution’，并设置x、y轴标签为‘Age’，‘#Employee’

为了完成这个任务，我们可以使用Python的`pandas`库来读取Excel文件中的数据，然后使用`matplotlib`库来绘制直方图。以下是一个简单的示例代码，假设Excel文件中的相关数据位于名为"Sales and Income Data"的工作表上，并且年龄数据位于名为"Age"的列中，雇员数量数据位于名为"#Employee"的列中。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取Excel文件中的数据
df = pd.read_excel('D:\\al3-1.xls', sheet_name='Sales and Income Data')

# 绘制直方图
plt.hist(df['Age'], bins=20, alpha=0.7, color='blue', edgecolor='black')

# 设置标题和轴标签
plt.title('Age Distribution')
plt.xlabel('Age')
plt.ylabel('#Employee')

# 显示图形
plt.show()

请注意，在实际应用中，您可能需要根据实际Excel文件中的列名和工作表名调整上述代码中的`sheet_name`和列引用。

相关问题

使用al3-1.xls中的数据绘制直方图表示公司雇员的销售和收入情况，设置标题‘age distribution’，并设置x、y轴标签为‘Age’，‘#Employee’。

由于我无法直接访问文件或执行实际的数据处理程序，我将提供一个通用的指导来帮助你完成任务。你可以使用Python中的pandas库来读取数据，然后使用matplotlib库来绘制直方图。

以下是一个大致的代码框架：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载数据
data = pd.read_excel('al3-1.xls')

# 假设数据中包含'Age'列，用来绘制直方图
ages = data['Age']

# 绘制直方图
plt.figure(figsize=(10, 6))  # 设置画布大小
plt.hist(ages, bins=range(min(ages), max(ages) + 1, 1), edgecolor='black')  # 绘制直方图，bins表示分组区间

# 设置标题和轴标签
plt.title('Age Distribution')
plt.xlabel('Age')
plt.ylabel('#Employee')

# 显示图表
plt.show()

请注意，上面的代码假设数据文件中的'Age'列存在并且包含了你要分析的雇员年龄数据。你可能需要根据实际的数据文件和工作表的结构进行调整。另外，bins的设置可能需要根据数据的实际分布进行调整，确保直方图能够合理地展示数据。

使用正则表达式匹配如下字符串：Oliv, P D., et al., J. Virology 3:196-204 (1989).

可以使用如下正则表达式来匹配这个字符串：

^[A-Za-z ,.&]+[A-Za-z]+, [A-Z]\. [A-Z]\., et al\., [A-Z]\. [A-Za-z]+ [0-9]+:[0-9-]+ \([0-9]+\)\.$

该正则表达式的含义是：以一个或多个字母、逗号、空格、点、与符号或&符号开头，后跟一个或多个字母，然后是一个逗号、一个空格、一个大写字母、一个点和一个大写字母，再是一个逗号、一个空格、"et al."，再是一个逗号、一个空格、一个大写字母、一个点、一个或多个字母、一个空格、一个或多个数字或短横线和一个左括号、一个或多个数字和一个右括号，最后以一个句号结尾。这个正则表达式可以匹配到给出的字符串。