””"官方函数””" import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd from numpy import disp import numpy as np "””自编函数"”" from turn DataFrame to dict import turn DF to dt #将类型DataFrame若换为字典 # 创建数据 data df = pd.read excel("text.xlsx) data Dict = turn DF to dtidata df) #-----data Dict是包涵excel内数据的字典 --生成条形图---- height = [] bars = [] for describe, value in data Dict.items() : height.append(value) bars.append(describe) y_pos = np.arange(len(bars)) # 创建条形图 plt.bar(y pos height) #x轴标签 plt.xticks(y pos, bars) # 显示 plt. show()

这是一段 Python 代码，它包含了两个部分：第一部分是导入了 matplotlib.pyplot、pandas 和 numpy 库以及 numpy 中的 disp 模块；第二部分是自定义的一个函数，用于将 pandas 中的 DataFrame 类型转化为字典类型。下面是代码的主体部分：

首先，使用 pd.read_excel() 函数读取了一个名为 "text.xlsx" 的 Excel 文件，并将其存储到了一个名为 data 的 DataFrame 中。

然后，将 data DataFrame 转换为字典类型，并将其赋值给了 data_Dict 变量。

接着，代码定义了两个空列表 height 和 bars，用于存储数据字典中的值和键。

接下来，使用 for 循环遍历 data_Dict 中的每一项，将其中的值添加到 height 列表中，将其中的键添加到 bars 列表中。

然后，使用 np.arange() 函数生成一个等差数列，用于设置条形图的 x 轴位置。

最后，使用 plt.bar() 函数创建条形图，并使用 plt.xticks() 函数设置 x 轴标签，最后使用 plt.show() 函数展示图像。

综上所述，这段代码的作用是读取 Excel 文件中的数据，并使用 matplotlib.pyplot 库创建一个包含数据的条形图。

相关问题

import matplotlib.pyplot as pltimport pandas as pdfrom numpy import dispimport numpy as np

这是一段 Python 代码，它导入了三个库：matplotlib.pyplot、pandas 和 numpy，并且将 numpy 中的 disp 和 np 两个模块也导入了。这段代码可能是用来进行数据分析和可视化的，因为 pandas 是一个数据分析库，matplotlib.pyplot 则是用于绘制图表的库，而 numpy 则是用于数学计算的库。

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt

这三个库都是Python中常用的数据分析和可视化库。其中，NumPy是Python中用于科学计算的基础库，提供了高性能的多维数组和矩阵计算功能。Pandas是基于NumPy的一个数据处理库，提供了高效的数据结构和数据分析工具。Matplotlib是Python中最流行的数据可视化库之一，提供了各种绘图工具和图表类型，可以用于生成各种静态和动态的图表。

以下是一个简单的例子，展示如何使用这三个库绘制一个柱状图：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建数据
bar_positions = [1, 2, 3, 4]
bar_heights = [1, 2, 3, 4]

# 绘制柱状图
fig, ax = plt.subplots()
ax.bar(np.arange(len(bar_positions)), bar_heights)

# 设置x轴标签
ax.set_xticks(np.arange(len(bar_positions)))
ax.set_xticklabels(bar_positions)

# 设置y轴标签
ax.set_ylabel('Bar Heights')

# 设置图表标题
ax.set_title('A Simple Bar Chart')

# 显示图表
plt.show()