D:\\python3\\毕业\\simsun.ttc', size=12) 'D:\\X17\\X17\\data.xlsx''标题', '标题链接', '价格', '评分', '评论', 'rowindex', 'area', '地址', '时间']生成7种不一样的图形

这个路径似乎是指的Python脚本中使用的两个文件路径和一个包含数据字典的数据结构。`simsun.ttc`看起来像是一个TrueType字体文件，而`data.xlsx`是一个Excel文件。您提到的`标题`, `'标题链接', '价格', '评分', '评论', 'rowindex', 'area', '地址', '时间'`可能是DataFrame或表格中的列名。

要从这样的数据生成七种不同的图形，可以考虑使用Python的数据可视化库，如matplotlib、seaborn或plotly等。以下是一些示例：

1. **柱状图**：比较价格或评分的分布。

import matplotlib.pyplot as plt
plt.bar(data['价格'], data['评分'])
plt.title('价格与评分对比')
plt.xlabel('价格')
plt.ylabel('评分')
plt.show()

2. **折线图**：展示评论随时间的变化。

plt.plot(data['时间'], data['评论'])
plt.title('评论数随时间变化')
plt.xlabel('时间')
plt.ylabel('评论数')
plt.show()

3. **饼图**：显示各类别的比例。

df_grouped = data[['类别', '评论']].groupby('类别').sum()
plt.pie(df_grouped['评论'], labels=df_grouped.index)
plt.title('各类别评论占比')
plt.show()

(这里的"类别"需要替换为实际列名)

4. **散点图**：分析评分和地址之间的关系。

plt.scatter(data['地址'], data['评分'])
plt.title('地址与评分关系')
plt.xlabel('地址')
plt.ylabel('评分')
plt.show()

5. **箱线图**：展示价格的分布和异常值。

plt.boxplot(data['价格'])
plt.title('价格分布')
plt.ylabel('价格')
plt.show()

6. **直方图**：价格分布的可视化。

plt.hist(data['价格'], bins=10)
plt.title('价格频率分布')
plt.xlabel('价格')
plt.ylabel('频数')
plt.show()

7. **热力图**：如果数据有地理位置信息，可以用行和列代表区域，颜色表示价格。

import seaborn as sns
sns.heatmap(data.pivot_table(index='rowindex', columns='area', values='价格'))
plt.title('地区价格热度地图')
plt.show()

请注意，上述代码示例假设数据已经读入到名为"data"的DataFrame中，并且"类别"、"时间和地址"列存在。实际操作时，您需要先加载并处理Excel文件和调整列名。同时，图形的具体形式可能因数据特性而略有差异。