python假设你获取到了某年内地电影票房前 20 的电影(列表 a)和电影票房数据(列表 b),那么如 何更加直观的展示该数据? a = ["战狼 2”,"速度与激情 8”,"功夫瑜伽”,"西游伏妖篇”,"变形金刚 5：最后的骑士”," 摔跤吧！爸爸”,"加勒比海盗 5：死无对证”,"金刚：骷髅岛”,"极限特工：终极回归”, "侠： 英雄归来”,"悟空传”,"银河护卫队 2”,"情圣”,"新木乃伊”] b=[56.01,26.94,17.53,16.49,15.45,12.96,11.8,11.61,11.28,11.12,10.49,10.3,8.75,7.55,7.32,6.9 9,6.88,6.86,6.58,6.23] 单位:亿（提示：用 matplotlib 库进行数据可视化与图形绘制，注意不要出现数组形状不匹配的问题）给出代码

可以使用 matplotlib 库中的饼图（pie chart）来可视化该数据。

以下是代码示例：

import matplotlib.pyplot as plt

a = ["战狼2", "速度与激情8", "功夫瑜伽", "西游伏妖篇", "变形金刚5：最后的骑士", "摔跤吧！爸爸", "加勒比海盗5：死无对证", "金刚：骷髅岛", "极限特工：终极回归", "侠：英雄归来", "悟空传", "银河护卫队2", "情圣", "新木乃伊"]
b = [56.01, 26.94, 17.53, 16.49, 15.45, 12.96, 11.8, 11.61, 11.28, 11.12, 10.49, 10.3, 8.75, 7.55, 7.32, 6.99, 6.88, 6.86, 6.58, 6.23]

# 设置中文字体
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']

# 绘制饼图
plt.pie(b, labels=a, autopct='%1.1f%%', startangle=90)

# 添加标题
plt.title('2017 年度电影票房前 20 名')

# 显示图形
plt.show()

该代码会生成一个饼图，显示了电影名称和票房数据的占比。可以根据需要修改代码中的参数来调整图形的大小、颜色等属性。

相关问题

基于python的电影票房数据爬取和分析所用到的书籍

基于Python的电影票房数据爬取和分析，可以参考以下一些书籍：

1.《Python网络数据采集》- Ryan Mitchell
这本书介绍了如何使用Python进行网络数据采集的方法，包括如何使用各种库和工具，如Requests、BeautifulSoup等，来进行网页爬取和数据提取。

2.《用Python进行数据分析》- Wes McKinney
本书详细介绍了使用Python进行数据分析的方法和工具，包括Pandas、NumPy等库的使用，以及数据清洗、处理和可视化等内容。对于电影票房数据的分析和处理，这本书提供了很多实用的技巧和示例代码。

3.《Python编程快速上手-让繁琐工作自己来做》- Al Sweigart
这本书适合Python初学者，通过实例讲解了如何使用Python来自动化处理任务，包括文件操作、网页爬虫等。其中的爬虫部分可以帮助理解如何编写代码来爬取电影票房数据。

此外，还可以参考相关的Python网络爬虫和数据分析的在线教程和文档。总之，掌握Python基础语法和常用库的使用，以及了解网络爬虫和数据分析的基本原理，可以帮助进行电影票房数据的爬取和分析工作。

pandas获取内地电影票房

Pandas是一个Python数据分析库，可以用于获取内地电影票房数据。可以使用pandas_datareader模块中的get_data_yahoo()函数来获取电影票房数据。具体步骤如下：
1. 导入pandas_datareader模块和datetime模块。
2. 设置起始日期和结束日期。
3. 使用get_data_yahoo()函数获取数据。
4. 将数据存储到DataFrame中。
5. 对数据进行处理和分析。