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。

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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。

python中import numpy as np np.seterr(all='ignore') import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False sns.set_style("whitegrid",{'font.sans-serif':['simhei','Arial']})是什么意思

这段代码是用来导入一些常用的数据分析和可视化的 Python 库并做一些设置，具体解释如下：

1. `import numpy as np`：导入 NumPy 库并将其命名为 np，用于进行科学计算；
2. `np.seterr(all='ignore')`：设置忽略 NumPy 数组中的所有警告信息；
3. `import pandas as pd`：导入 Pandas 库并将其命名为 pd，用于进行数据处理和分析；
4. `import matplotlib.pyplot as plt`：导入 Matplotlib 库中的 pyplot 模块并将其命名为 plt，用于绘制各种类型的图表；
5. `import seaborn as sns`：导入 Seaborn 库并将其命名为 sns，用于进行更加美观的数据可视化；
6. `plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']`：设置 Matplotlib 中的字体为中文黑体；
7. `plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False`：设置 Matplotlib 中的负号显示为正常符号，避免出现乱码；
8. `sns.set_style("whitegrid",{'font.sans-serif':['simhei','Arial']})`：设置 Seaborn 中的样式为白底带网格线，并设置字体为中文黑体和 Arial 字体。