matplotlib.rcParams['font.family']='SimHei' Publisher = data.groupby(by='Publisher')['Global_Sales'].sum().sort_values(ascending=False)[:10] plt.figure(figsize=(8,6),dpi=100) sns.barplot(y=Publisher.index,x=Publisher.values) plt.ylabel(None) plt.title('累计销售额top10游戏厂商') plt.show()

这段代码是用来绘制累计销售额排名前十的游戏厂商的柱状图，并使用了中文显示的设置。下面是对代码的解释：

1. `matplotlib.rcParams['font.family']='SimHei'`：这行代码将字体设置为中文宋体（SimHei），以支持中文显示。

2. `Publisher = data.groupby(by='Publisher')['Global_Sales'].sum().sort_values(ascending=False)[:10]`：这行代码对数据按照游戏厂商进行分组，并计算每个厂商的全球销售总额，然后按降序排列，取前十名。

3. `plt.figure(figsize=(8,6),dpi=100)`：这行代码创建一个大小为8x6英寸的画布，并设置分辨率为100。

4. `sns.barplot(y=Publisher.index,x=Publisher.values)`：这行代码使用`sns.barplot`函数绘制柱状图，y轴为游戏厂商的名称，x轴为对应的销售额。

5. `plt.ylabel(None)`：这行代码将y轴标签设置为空，以去除默认的标签。

6. `plt.title('累计销售额top10游戏厂商')`：这行代码设置图表的标题为'累计销售额top10游戏厂商'。

7. `plt.show()`：这行代码显示绘制的柱状图。

通过这段代码，可以直观地观察到累计销售额排名前十的游戏厂商之间的差异和趋势。

相关问题

matplotlib.rcParams['font.family']='SimHei' Publisher = data.groupby(by='Country')['Stunting'].sum().sort_values(ascending=False)[:10] plt.figure(figsize=(8,6),dpi=100) sns.barplot(y=Publisher.index,x=Publisher.values) plt.ylabel(None) plt.title('发育迟缓前十国家') plt.show()

这段代码使用了matplotlib和Seaborn库来创建一个条形图。让我来解释一下您的代码：

- `matplotlib.rcParams['font.family']='SimHei'`：设置字体家族为SimHei，这是一种中文字体，用于显示中文字符。

接下来，使用`data.groupby(by='Country')['Stunting'].sum().sort_values(ascending=False)[:10]`对数据进行分组并计算每个国家的发育迟缓总数，并按降序排序，取前10个国家。

然后，使用`plt.figure(figsize=(8,6),dpi=100)`创建一个图形对象，指定了图形的尺寸为8x6英寸，dpi为100。

接着，使用`sns.barplot`函数绘制条形图。参数说明如下：

- `y=Publisher.index`：指定y轴上的数据为国家的名称。
- `x=Publisher.values`：指定x轴上的数据为发育迟缓总数。

然后，使用`plt.ylabel(None)`将y轴标签设为空。

接下来，使用`plt.title('发育迟缓前十国家')`设置图形的标题为'发育迟缓前十国家'。

最后，使用`plt.show()`显示图形。

请确保在运行此代码之前已经导入了必要的库，并且已经正确加载了数据。如果遇到任何错误，请提供详细的错误消息以便我能够更好地帮助您解决问题。

matplotlib.rcParams['font.family']='SimHei' plt.figure(figsize=(20,15)) ax1=plt.subplot(211) Platform = data.groupby(by='Platform').sum() Platform =Platform.iloc[::,-1:].sort_values(by='Global_Sales',ascending=False) sns.barplot(x=Platform.index,y=Platform.Global_Sales,ax=ax1) plt.title("游戏平台累计发行量",size = 14) ax2=plt.subplot(212) Platform_near5 = data[data.Year>=2011].groupby(by='Platform').sum() Platform_near5 =Platform_near5.iloc[::,-1:].sort_values(by='Global_Sales',ascending=False) sns.barplot(x=Platform_near5.index,y=Platform_near5.Global_Sales,ax=ax2) plt.title("近五年游戏平台累计发行量",size = 14) plt.show()

这段代码使用了 `matplotlib` 和 `seaborn` 库来创建一个包含两个子图的图表，用于可视化游戏平台的累计发行量。

首先，通过 `matplotlib.rcParams['font.family']='SimHei'` 设置了字体为中文。

然后，使用 `plt.figure(figsize=(20,15))` 创建一个大小为 20x15 的图表。

接下来，使用 `plt.subplot(211)` 创建第一个子图，并将其赋值给变量 `ax1`。

通过 `data.groupby(by='Platform').sum()` 对数据集按照平台进行分组，并计算每个平台的累计发行量。然后使用 `.iloc[::,-1:]` 取出最后一列（即全球销售额），再按照全球销售额降序排序。结果存储在变量 `Platform` 中。

然后，使用 `sns.barplot()` 绘制条形图。通过 `x=Platform.index` 和 `y=Platform.Global_Sales` 将平台作为 x 轴的标签，全球销售额作为 y 轴的值。

使用 `plt.title()` 设置第一个子图的标题为 "游戏平台累计发行量"，设置字体大小为 14。

接下来，使用 `plt.subplot(212)` 创建第二个子图，并将其赋值给变量 `ax2`。

通过 `data[data.Year>=2011].groupby(by='Platform').sum()` 筛选出近五年（2011 年及以后）的数据，并按照平台进行分组，并计算每个平台的累计发行量。然后使用 `.iloc[::,-1:]` 取出最后一列（即全球销售额），再按照全球销售额降序排序。结果存储在变量 `Platform_near5` 中。

然后，使用 `sns.barplot()` 绘制条形图。通过 `x=Platform_near5.index` 和 `y=Platform_near5.Global_Sales` 将平台作为 x 轴的标签，全球销售额作为 y 轴的值。

使用 `plt.title()` 设置第二个子图的标题为 "近五年游戏平台累计发行量"，设置字体大小为 14。

最后一行的 `plt.show()` 用于显示图表。