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()

这段代码使用了 `matplotlib` 和 `seaborn` 库来创建一个条形图，用于显示累计销售额最高的前十个游戏厂商。

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

然后，通过 `data.groupby(by='Publisher')['Global_Sales'].sum().sort_values(ascending=False)[:10]` 对数据集按照游戏厂商（Publisher）进行分组，并计算每个游戏厂商的全球销售额总和。然后使用 `sort_values(ascending=False)[:10]` 对结果进行降序排序，并取前十个结果。结果存储在变量 `Publisher` 中。

接下来，通过 `plt.figure(figsize=(8,6),dpi=100)` 创建一个大小为 8x6 的图表，并设置分辨率为 100。

然后，使用 `sns.barplot()` 绘制条形图。通过 `y=Publisher.index` 和 `x=Publisher.values` 将索引作为 y 轴的标签，将值作为 x 轴的值。这将根据销售额将游戏厂商按高度排序。

然后，使用 `plt.ylabel(None)` 将 y 轴的标签设置为空，以避免显示。

最后，使用 `plt.title()` 设置图表的标题为 '累计销售额top10游戏厂商'。

最后一行的 `plt.show()` 用于显示图表。

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。