import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt from matplotlib import rcParams from config import * rcParams['font.family'] = 'simhei' df = pd.read_excel(file_name, dtype={ '年份': int, '值': float }) ax = df.plot(x='年份', y='值', figsize=(15, 10), kind=pandas_type) if pandas_type == 'line' or pandas_type == 'scatter': ax.set_xticks(df['年份']) unit = df['单位'].to_list()[0] ax.tick_params(axis='both', labelsize=14) ax.set_xlabel("年份", fontsize=14) ax.set_ylabel(f'值(单位:{unit})', fontsize=14) ax.set_title(title, fontsize=16) plt.show()
时间: 2023-11-28 20:03:57 浏览: 32
这段代码的功能是读取一个Excel文件并绘制数据的可视化图形。其中使用了 Pandas 库来读取 Excel 文件,Matplotlib 库来绘制图形。代码中的 rcParams 部分用于设置字体,保证中文显示正常。函数的参数中包括文件名、绘图类型、标题等。绘制出的图形可以是线图或散点图,根据不同的类型设置不同的参数。最后调用 plt.show() 显示绘制出的图形。
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解释下这段代码import csv import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt from pylab import mpl import numpy as np # 设置显示中文字体 mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"]
这段代码主要实现了以下几个功能:
1. 导入了csv、pandas、matplotlib.pyplot、pylab.mpl和numpy等库,这些库都是数据分析和可视化常用的库。
2. 设置了显示中文的字体为SimHei,保证在可视化时能够正常显示中文。
3. 在导入matplotlib.pyplot时,使用了别名plt,这样在代码中调用matplotlib.pyplot的函数时,可以直接使用plt来代替。
4. 在导入pylab.mpl时,使用了别名mpl,这样在代码中需要调用pylab.mpl的函数时,可以直接使用mpl来代替。
5. 最后,导入了numpy库,并使用了别名np,这样在代码中需要调用numpy库的函数时,可以直接使用np来代替。
import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport warnings warnings.filterwarnings('ignore')plt.rcParams["font.family"]="SimHeiplt.rcParams[axes.unicode minus"]=Falsedt.plot(kind=bar")plt.show
这段代码存在一些语法错误,我来解释一下:
- 第一行缺少空格,应该为 `import pandas as pd`
- 第二行同样缺少空格,应该为 `import numpy as np`
- 第三行同样缺少空格,应该为 `import matplotlib.pyplot as plt`
- 第四行为警告过滤器设置,无需更改
- 第五行为设置中文字体,可以根据需要更改
- 第六行的 `plt.rcParams[axes.unicode minus]=False` 应该为 `plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False`
- 第七行的 `dt.plot(kind=bar")` 应该为 `dt.plot(kind='bar')`
- 最后一行为显示图表,无需更改
正确的代码如下:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
plt.rcParams["font.family"] = "SimHei"
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
dt.plot(kind='bar')
plt.show()
```