模仿下述代码画出评分与评分人数之间的雷达图import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 读取Excel文件 data = pd.read_excel('C:\\Users\\zwj\\Desktop\\豆瓣读书排行榜-清洗后.xlsx') # 提取评分列数据 plt.rcParams['font.sans-serif']='SimHei' ratings = data['评分'] # 绘制直方图 plt.hist(ratings, bins=4, edgecolor='black') plt.xlabel('评分') plt.ylabel('电影数量') plt.title('豆瓣电影评分分布') plt.show()

抱歉，雷达图是基于多个维度的数据绘制的图表，与直方图不同，无法直接利用 pandas 和 matplotlib 库绘制。您可以尝试使用第三方库如 echarts 或 plotly 来绘制雷达图。以下是一个使用 echarts 绘制雷达图的简单示例：

import pandas as pd
import echarts

# 读取Excel文件
data = pd.read_excel('C:\\Users\\zwj\\Desktop\\豆瓣读书排行榜-清洗后.xlsx')

# 提取评分和评分人数列数据
ratings = data['评分']
num_of_ratings = data['评分人数']

# 绘制雷达图
chart = echarts.Radar('豆瓣图书评分')
chart.config(schema=[{'name': '评分', 'max': 10},
                     {'name': '评分人数', 'max': 1000000}])
chart.add('豆瓣图书', [list(zip(ratings, num_of_ratings))])
chart.render()

注意：上述示例代码需要安装 echarts 和 pandas 库。

相关问题

帮我完善这段代码 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False data = pd.read_excel('汽车性能指标分值统计表.xlsx') data = data.set_index('性能评价指标') data = data.T data.index.name = '品牌' def plot_radar(data, feature): columns = ['动力性', '燃油经济性', '制动性', '操控稳定性', '行驶平顺性', '通过性', '安全性', '环保性', '方便性', '舒适性', '经济性', '容量性'] # 设置要展示的性能评价指标 colors = ['r', 'g', 'y'] # 设置每个品牌在图表中的图例颜色 angles = np.linspace(0.1 * np.pi, 2.1 * np.pi, len(columns), endpoint=False) # 根据要显示的指标个数对圆形进行等分 angles = np.concatenate((angles, [angles[0]])) # 连接刻度线数据 figure = plt.figure(figsize=(6, 6)) ax = figure.add_subplot(1, 1, 1, projection='polar') for i, c in enumerate(feature): #列举 stats = data.loc[c] #stats（统计的缩写） stats = np.concatenate((stats, [stats[0]])) ax.plot(angles, stats, '-', linewidth=2, c=colors[i], label=str(c)) ax.fill(angles, stats, color=colors[i], alpha=0.75) ax.legend(loc=4, bbox_to_anchor=(1.15, -0.07)) ax.set_yticklabels([2, 4, 6, 8, 10]) ax.set_thetagrids(angles * 180 / np.pi, columns, fontsize=12) plt.show() return figure figure = plot_radar(data, ['A品牌', 'B品牌', 'C品牌'])

这段代码是画雷达图，但是有一些可以完善的地方：

1. 可以在函数定义时添加函数说明文档，以便其他人更好地理解函数的作用和参数含义。
2. `plot_radar` 函数的最后一行 `return figure` 可以省略，因为并没有在函数中创建 `figure` 对象。
3. `plot_radar` 函数的参数 `feature` 可以改为更加直观的参数名，例如 `brands`。
4. `plt.show()` 可以放在函数外面，以便更好地控制图表的展示。

修改后的代码如下所示：

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

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

data = pd.read_excel('汽车性能指标分值统计表.xlsx')
data = data.set_index('性能评价指标')
data = data.T
data.index.name = '品牌'

def plot_radar(data: pd.DataFrame, brands: list):
    """
    画雷达图

    :param data: 数据，包含各个品牌在各个性能评价指标上的得分
    :param brands: 要展示的品牌列表
    :return: None
    """
    columns = ['动力性', '燃油经济性', '制动性', '操控稳定性', '行驶平顺性', '通过性', '安全性', '环保性', '方便性', '舒适性', '经济性', '容量性']
    colors = ['r', 'g', 'y']
    angles = np.linspace(0.1 * np.pi, 2.1 * np.pi, len(columns), endpoint=False)
    angles = np.concatenate((angles, [angles[0]]))

    figure = plt.figure(figsize=(6, 6))
    ax = figure.add_subplot(1, 1, 1, projection='polar')

    for i, brand in enumerate(brands):
        stats = data.loc[brand]
        stats = np.concatenate((stats, [stats[0]]))
        ax.plot(angles, stats, '-', linewidth=2, c=colors[i], label=str(brand))
        ax.fill(angles, stats, color=colors[i], alpha=0.75)

    ax.legend(loc=4, bbox_to_anchor=(1.15, -0.07))
    ax.set_yticklabels([2, 4, 6, 8, 10])
    ax.set_thetagrids(angles * 180 / np.pi, columns, fontsize=12)

    return figure

brands = ['A品牌', 'B品牌', 'C品牌']
figure = plot_radar(data, brands)
plt.show()

使用pandas库来读取E:\当当.xls文件，并使用matplotlib库进行可视化,画前五条标题与售价的雷达图，注明标签，标题中去掉括号里的内容

好的，我会尽力回答您的问题。首先，需要安装`pandas`和`matplotlib`库。您可以在命令行中使用以下命令安装它们：

pip install pandas matplotlib

然后，您可以使用`pandas`库读取Excel文件。假设您的文件名为`当当.xls`，并且它在`E:\`目录下，您可以使用以下代码读取它：

import pandas as pd

df = pd.read_excel(r'E:\当当.xls')

接下来，我们需要使用`matplotlib`库来画雷达图。您可以使用以下代码来画前五条标题与售价的雷达图：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 获取前五条数据
data = df[['图书名', '售价']].sort_values(by='售价', ascending=False).head().reset_index(drop=True)

# 去掉标题中的括号内容
data['图书名'] = data['图书名'].str.replace(r'\(\S*\)', '')

# 指定标签
labels = data['图书名'].tolist()

# 指定数据
values = data['售价'].tolist()

# 获取角度
angles = np.linspace(0, 2 * np.pi, len(labels), endpoint=False)

# 将最后一个角度闭合
angles = np.concatenate((angles, [angles[0]]))

# 将最后一个数据闭合
values = np.concatenate((values, [values[0]]))

# 画雷达图
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, polar=True)
ax.plot(angles, values, 'o-', linewidth=2)
ax.fill(angles, values, alpha=0.25)
ax.set_thetagrids(angles * 180 / np.pi, labels, fontproperties='SimHei')
ax.set_title('前五条图书售价雷达图', fontproperties='SimHei')
ax.grid(True)
plt.show()

这将生成一个前五条标题与售价的雷达图，并在图表中指定标题和标签。如果需要保存图表，可以使用`savefig`方法。