import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd plt.rcParams['font.sans-serif']=['Arial Unicode MS'] plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False df = pd.read_csv("vehicles-数据.csv",encoding='gbk') x = df["fuelType"].values大多数车是哪种类型？展示每种燃料类型汽车的数量

根据您提供的代码和数据，可以通过以下代码展示每种燃料类型汽车的数量：

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

plt.rcParams['font.sans-serif']=['Arial Unicode MS']
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False

df = pd.read_csv("vehicles-数据.csv", encoding='gbk')
fuel_counts = df['fuelType'].value_counts()

plt.bar(fuel_counts.index, fuel_counts.values)
plt.title("不同燃料类型汽车数量")
plt.xlabel("燃料类型")
plt.ylabel("数量")

plt.show()

运行后，会生成一个柱状图，横轴为不同的燃料类型，纵轴为该燃料类型汽车的数量。您可以根据具体业务需求进行图表样式的修改。

相关问题

import numpy as np import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False %matplotlib inline

这段代码主要是进行Python数据分析所需要引入的常用库的导入和设置matplotlib图表显示中文的字体和解决负号显示问题，同时使用%matplotlib inline命令设置图表以内嵌形式显示在notebook页面中。其中，numpy是Python中处理科学计算的一个重要库，pandas是Python中用于数据分析的库，seaborn是基于matplotlib的数据可视化库，matplotlib是Python中常用的绘图库。

import numpy as np import pandas as pd from tqdm import tqdm#进度条设置 import matplotlib.pyplot as plt from pylab import * import matplotlib; matplotlib.use('TkAgg') mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

这段代码是用于导入一些常用的Python库，并且设置一些参数，例如使用进度条、中文显示、字体等等。其中，numpy和pandas库是用于数据处理的常用库，tqdm库是用于显示进度条的库，matplotlib和pylab库是用于数据可视化的常用库。如果你要进行数据处理和可视化的话，这些库都是非常有用的。