””"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。