编写python程序读取文件，旅游收入.txt，利用matplotlib库绘制直方图

好的，以下是示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt

# 读取文件
with open('旅游收入.txt', 'r') as f:
    data = f.read().splitlines()

# 将数据转为整数类型
data = list(map(int, data))

# 绘制直方图
plt.hist(data, bins=10, alpha=0.5, color='purple')

# 设置图表标题和坐标轴标签
plt.title('Tourism Income')
plt.xlabel('Income')
plt.ylabel('Frequency')

# 显示图表
plt.show()

注意，以上代码中的 `旅游收入.txt` 是文件名，需要根据实际情况修改。同时，bins 表示直方图的分组数量，alpha 表示透明度，color 表示颜色。您可以根据需要进行修改。

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编写python程序读取文件：regions.txt和incomes.txt，分别存储在两个列表里，利用matplotlib库绘制直方图

好的，这是一个比较常见的数据可视化任务，我来给您提供一个 Python 代码，帮您实现这个需求。

import matplotlib.pyplot as plt

# 读取文件
with open('regions.txt', 'r') as f_regions:
    regions = [line.strip() for line in f_regions.readlines()]

with open('incomes.txt', 'r') as f_incomes:
    incomes = [float(line.strip()) for line in f_incomes.readlines()]

# 绘制直方图
plt.bar(range(len(incomes)), incomes, tick_label=regions)
plt.title('Regional Incomes')
plt.xlabel('Regions')
plt.ylabel('Incomes')
plt.show()

这段代码中，我们首先使用 `with open` 语句读取了 `regions.txt` 和 `incomes.txt` 两个文件，并将它们分别存储在 `regions` 和 `incomes` 两个列表里。其中，`regions` 列表存储了各个地区的名称，`incomes` 列表存储了各个地区的收入数据。

然后，我们使用 matplotlib 库的 `plt.bar` 函数绘制了直方图。其中，`plt.bar` 函数的第一个参数是一个整数列表，表示每个柱状图的位置；第二个参数是一个浮点数列表，表示每个柱状图的高度；第三个参数是一个字符串列表，表示每个柱状图的标签。我们将 `regions` 列表作为标签，并将 `incomes` 列表中的数据作为高度，这样就可以绘制出各个地区的收入情况了。

最后，我们使用 matplotlib 库的其他函数设置了图表的标题、坐标轴标签等参数，并使用 `plt.show` 函数展示了图表。

编写python程序读取文件，旅游收入.txt，将信息存储在列表中，利用matplotlib库绘制直方图

好的，以下是示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt

# 读取文件并将信息存储在列表中
with open('旅游收入.txt', 'r') as f:
    data = [int(line.strip()) for line in f.readlines()]

# 绘制直方图
plt.hist(data, bins=10, alpha=0.5, color='purple')

# 设置图表标题和坐标轴标签
plt.title('Tourism Income')
plt.xlabel('Income')
plt.ylabel('Frequency')

# 显示图表
plt.show()

同样的，`旅游收入.txt` 是文件名，需要根据实际情况修改。列表推导式可以将读取的文件内容转换为整数类型并存储在列表中。如果文件中有多行数据，那么每行数据都会被存储在列表中。然后，用 `plt.hist()` 函数绘制直方图。