import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.gridspec as gridspec plt.rcParams[“font.sans-serif”]=[“SimHei”] x_month=np.array([‘1月’,‘2月’,‘3月’,‘4月’,‘5月’,‘6月’]) y_sales=np.array([2150,1080,1392,1479,1323,1490]) x_citys=np.array([‘北京’,‘上海’,‘广州’,‘深圳’,‘浙江’,‘重庆’]) y_sale_count=np.array([87564,65784,54538,34807,45688,67499]) fig=plt.figure(constrained_layout=True) gs=fig.add_gridspec(2,2) ax_one=fig.add_subplot(gs[0,:]) ax_two=fig.add_subplot(gs[1,0]) ax_thr=fig.add_subplot(gs[1,1]) ax_one.bar(x_month,y_sales,width=0.5,color=’#3299CC’) ax_one.set_title(‘2020080603051’) ax_one.set_ylabel(‘销售额’) ax_two.plot(x_citys,y_sale_count,‘m–o’,ms=8) ax_two.set_title(‘分公司销量’) ax_two.set_ylabel(‘销量’) ax_thr.stackplot(x_citys,y_sale_count,color=’#9999FF’) ax_thr.set_title(‘分公司销量’) ax_thr.set_ylabel(‘销量’) plt.show()修改这段代码至python可运行
时间: 2023-05-31 16:07:24 浏览: 55
蓝色’) ax_one.set_title(‘月销售额’) ax_one.set_xlabel(‘月份’) ax_one.set_ylabel(‘销售额(元)’) ax_two.pie(y_sale_count,labels=x_citys,autopct=’%.2f%%’,colors=[‘green’,‘red’,‘orange’,‘purple’,‘blue’,‘yellow’]) ax_two.set_title(‘地区销售占比’) ax_thr.plot(x_month,y_sales,’ro-’) ax_thr.set_title(‘月销售额趋势’) ax_thr.set_xlabel(‘月份’) ax_thr.set_ylabel(‘销售额(元)’) plt.show()
这段代码主要实现了画出一个2x2的画布,其中第一个子图用柱状图表示月销售额,第二个子图用饼图表示各地区销售额占比,第三个子图用折线图表示月销售额趋势。同时,为了避免中文乱码问题,设置了字体为SimHei。最后使用plt.show()来展示整个画布。
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。
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。