plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'Microsoft YaHei' plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False df = pd.read_excel(r"data_sum.xlsx") s = 4 struc_data = np.array(df) list_count = [] for i in struc_data: if i[s] not in list_count: list_count.append(i[s]) list_count_number = [] for i in struc_data: list_count_number.append(i[s].replace("IP属地：","")) Count = Counter(list_count_number) list_number = [] list_name = list(Count) for li in list(Count): list_number.append(Count[li])

这是一段用于数据可视化的Python代码。具体来说，它做了以下几件事情：

- `plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'Microsoft YaHei'`：设置matplotlib库的字体为“Microsoft YaHei”。
- `plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False`：设置matplotlib库的坐标轴标签支持负号。
- `df = pd.read_excel(r"data_sum.xlsx")`：读取名为"data_sum.xlsx"的Excel文件，并将其存储为Pandas中的DataFrame格式。
- `s = 4`：将变量s设置为4。
- `struc_data = np.array(df)`：将Pandas中的DataFrame转换为NumPy中的数组。
- `list_count = []`：创建一个空列表list_count。
- `for i in struc_data: if i[s] not in list_count: list_count.append(i[s])`：遍历数组struc_data中的每一个元素，如果元素的第s个值不在list_count中，就将其添加到list_count中。
- `list_count_number = []`：创建一个空列表list_count_number。
- `for i in struc_data: list_count_number.append(i[s].replace("IP属地：",""))`：遍历数组struc_data中的每一个元素中的第s个值，并将其中的“IP属地：”替换为空字符串，并将结果添加到list_count_number中。
- `Count = Counter(list_count_number)`：使用collections库中的Counter类统计list_count_number中每个元素出现的次数，并将结果存储为字典Count。
- `list_number = []`：创建一个空列表list_number。
- `list_name = list(Count)`：将字典Count的键值转换为列表list_name。
- `for li in list(Count): list_number.append(Count[li])`：遍历字典Count的键值，将其对应的值添加到list_number中。