通过 Matplotlib 绘制直方图统计一个月中各天的购买量。 相关知识 本关需要通过以下几个步骤来完成： 将time字段转换为 datetime 类型，并使用lambda匿名函数将时间 time 转换为天； 绘制柱状图。 通过 Matplotlib 绘制直方图统计一个月中各天的购买量。 条形宽度为 0.2； 透明度为 0.4； figsize设置为(10,6)； x轴名设置为day； y轴名设置为number； title设置为February Purchase Table； 图片保存路径step3/ans/result.png。从JData_Action_201602.csv中读取数据

以下是代码实现：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据
df = pd.read_csv('JData_Action_201602.csv')

# 将time字段转换为 datetime 类型，并使用lambda匿名函数将时间 time 转换为天
df['time'] = pd.to_datetime(df['time'])
df['day'] = df['time'].apply(lambda x: x.day)

# 统计每天购买量
df_buy = df[df['type']==4].groupby('day')['type'].count().reset_index(name='number')

# 绘制柱状图
plt.figure(figsize=(10,6))
plt.bar(df_buy['day'], df_buy['number'], width=0.2, alpha=0.4)
plt.xlabel('day')
plt.ylabel('number')
plt.title('February Purchase Table')

# 保存图片
plt.savefig('step3/ans/result.png')

# 显示图片
plt.show()

运行后会在`step3/ans`文件夹下生成一个名为`result.png`的图片文件，内容是直方图统计一个月中各天的购买量。

相关问题

通过 Matplotlib 绘制直方图统计一个月中各天的购买量。 相关知识 本关需要通过以下几个步骤来完成： 将time字段转换为 datetime 类型，并使用lambda匿名函数将时间 time 转换为天； 绘制柱状图。 通过 Matplotlib 绘制直方图统计一个月中各天的购买量。 条形宽度为 0.2； 透明度为 0.4； figsize设置为(10,6)； x轴名设置为day； y轴名设置为number； title设置为February Purchase Table； 图片保存路径step3/ans/result.png。

以下是代码实现：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据
data = pd.read_csv('step3/data.csv')

# 将time字段转换为 datetime 类型，并使用lambda匿名函数将时间 time 转换为天
data['day'] = pd.to_datetime(data['time']).apply(lambda x: x.day)

# 统计每天的购买量
purchase_count = data.groupby('day')['number'].sum()

# 绘制直方图
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.bar(purchase_count.index, purchase_count.values, width=0.2, alpha=0.4)
plt.xlabel('day')
plt.ylabel('number')
plt.title('February Purchase Table')

# 保存图片
plt.savefig('step3/ans/result.png')

解释：

首先，我们读取数据，将时间字段转换为 datetime 类型，并使用 lambda 匿名函数将时间转换为天。然后，使用 groupby 函数统计每天的购买量，将结果保存在 purchase_count 中。最后，我们使用 Matplotlib 绘制直方图，并设置条形宽度、透明度、x 轴名、y 轴名和标题。最后，我们将图片保存到 step3/ans/result.png。

matplotlib 绘制直方图

matplotlib是一个Python的绘图库，可以用来绘制各种类型的图形，包括直方图。通过使用matplotlib的hist()函数，可以绘制直方图。该函数可以接受各种参数，例如绘图数据、直方图的条形数、填充色、边界颜色等等。你还可以通过添加描述信息来修饰图形，例如x轴和y轴的标签，图表标题等等。通过调用show()函数，可以显示绘制出来的图形。绘制直方图的时候，你可以使用range参数来指定直方图数据的上下界。默认情况下，range会使用绘图数据的最小值和最大值作为直方图数据的上下界。例如，你可以使用matplotlib绘制乘客年龄分布的频数直方图，通过指定数据集和其他参数，来呈现数据的分布情况。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>