代码编写：使用Python matplotlib读取"E:\\爬取\\电影数据.xls"文件画关于电影年份发展的条形图

好的，以下是代码实现：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel("E:\\爬取\\电影数据.xls")

# 按照电影年份统计电影数量
year_count = df.groupby("电影年份")["电影名称"].count()

# 绘制条形图
plt.bar(year_count.index, year_count.values)

# 添加标题和标签
plt.title("电影年份发展")
plt.xlabel("年份")
plt.ylabel("电影数量")

# 显示图像
plt.show()

这段代码会读取"E:\\爬取\\电影数据.xls"文件，并统计每个年份的电影数量，最终绘制出关于电影年份发展的条形图。

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代码编写：使用Python matplotlib读取"E:\爬取\电影数据.xls"文件画关于电影年份发展的柱状图

好的，以下是代码：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取Excel文件
data = pd.read_excel("E:\爬取\电影数据.xls")

# 统计每年电影数量
year_count = data['年份'].value_counts()

# 绘制柱状图
plt.bar(year_count.index, year_count.values)
plt.title("电影年份发展情况")
plt.xlabel("年份")
plt.ylabel("电影数量")
plt.show()

请注意，代码中文件路径需要根据你的实际情况进行修改。

代码编写：使用Python matplotlib读取"E:\爬取\电影数据.xls"文件画关于电影类型的饼图

好的，您可以使用以下代码来实现：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取Excel文件
data = pd.read_excel("E:/爬取/电影数据.xls")

# 统计每种电影类型的数量
type_count = data["类型"].value_counts()

# 绘制饼图
plt.pie(type_count, labels=type_count.index, autopct='%1.1f%%')
plt.title("电影类型分布图")
plt.show()

解释一下代码的具体步骤：

首先，我们使用 `pandas` 库读取 Excel 文件中的数据。然后，我们使用 `value_counts()` 函数对每种电影类型进行统计，得到一个包含每种类型电影数量的 `Series` 对象。

接着，我们使用 `matplotlib` 库绘制饼图，其中 `plt.pie()` 函数用于绘制饼图，`labels` 参数用于指定每个扇形对应的标签，`autopct` 参数用于指定扇形占比的显示格式。

最后，我们使用 `plt.title()` 函数为图表添加标题，并使用 `plt.show()` 函数显示图表。