sns.barplot(x=att1["Year"],y=att1["Attendance"],linewidth=1,edgecolor=["k"]*len(att))

这是一段 Python 代码，使用了 seaborn 库中的 barplot 函数来绘制条形图。具体解释如下：

- x=att1["Year"]：指定条形图的 x 轴数据，这里使用了一个名为 "Year" 的列。
- y=att1["Attendance"]：指定条形图的 y 轴数据，这里使用了一个名为 "Attendance" 的列。
- linewidth=1：设置条形图中每个条的线宽为 1。
- edgecolor=["k"]*len(att)：设置条形图中每个条的边缘颜色为黑色。其中，len(att) 表示数据中有多少个条，["k"]*len(att) 的作用是生成一个长度为 len(att) 的列表，其中每个元素都是 "k"，即黑色的缩写。这样就可以保证每个条都有相同的边缘颜色了。

相关问题

sns.barplot(x = x_data, y = y_data)

这是使用 seaborn 库绘制柱状图的代码。具体来说，x_data 是指定柱状图的 x 轴数据，y_data 是指定柱状图的 y 轴数据。sns.barplot() 方法会根据这两个数据绘制出柱状图。在绘制柱状图时，seaborn 会自动进行一些美化处理，如添加标签、调整颜色等。可以通过修改 sns.barplot() 的参数来自定义柱状图的样式。

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()

这段代码用于绘制游戏平台累计发行量和近五年游戏平台累计发行量的柱状图。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. `plt.figure(figsize=(20,15))`：这行代码创建一个大小为20x15英寸的画布。

3. `ax1=plt.subplot(211)`：这行代码创建一个包含两个子图的图像，并指定第一个子图的位置为(2, 1, 1)。

4. `Platform = data.groupby(by='Platform').sum()`：这行代码按照平台对数据进行分组，并计算每个平台的总和（包括全球销售额）。

5. `Platform =Platform.iloc[::,-1:].sort_values(by='Global_Sales',ascending=False)`：这行代码对计算后的数据进行处理，保留只有全球销售额一列，并按降序排列。

6. `sns.barplot(x=Platform.index,y=Platform.Global_Sales,ax=ax1)`：这行代码使用`sns.barplot`函数绘制第一个子图，x轴为平台名称，y轴为对应的全球销售额。

7. `plt.title("游戏平台累计发行量",size = 14)`：这行代码设置第一个子图的标题为"游戏平台累计发行量"，字体大小为14。

8. `ax2=plt.subplot(212)`：这行代码指定第二个子图的位置为(2, 1, 2)。

9. `Platform_near5 = data[data.Year>=2011].groupby(by='Platform').sum()`：这行代码根据数据的年份筛选出近五年的数据，并按照平台对数据进行分组，并计算每个平台在这五年内的总和。

10. `Platform_near5 =Platform_near5.iloc[::,-1:].sort_values(by='Global_Sales',ascending=False)`：这行代码对计算后的数据进行处理，保留只有全球销售额一列，并按降序排列。

11. `sns.barplot(x=Platform_near5.index,y=Platform_near5.Global_Sales,ax=ax2)`：这行代码使用`sns.barplot`函数绘制第二个子图，x轴为平台名称，y轴为对应的全球销售额。

12. `plt.title("近五年游戏平台累计发行量",size = 14)`：这行代码设置第二个子图的标题为"近五年游戏平台累计发行量"，字体大小为14。

13. `plt.show()`：这行代码显示绘制的柱状图。

通过这段代码，可以直观地观察到游戏平台的累计发行量和近五年的发行量情况，从而分析其发展趋势和变化。