sns.barplot(list(range(1,79)), pca_full.explained_variance_ratio_,ax=axes)

这段代码使用了Seaborn库中的barplot函数，用于绘制条形图。其中，第一个参数是x轴数据，使用了range函数生成了1到78的数字列表，第二个参数是y轴数据，使用了PCA对象pca_full的explained_variance_ratio_属性，表示每个主成分的方差解释率。第三个参数ax表示将绘制的图形放在哪个子图中，这里使用了一个名为axes的子图。

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Plat_Genre = pd.crosstab(data.Platform,data.Genre) Plat_Genre_sum = Plat_Genre.sum(axis=1).sort_values(ascending = False) Plat_Global_Sales = data.groupby('Platform')['Global_Sales'].sum().sort_values(ascending = False) Genre_Global_Sales = data.groupby('Genre')['Global_Sales'].sum().sort_values(ascending = False) f,ax = plt.subplots(1,3,figsize=(25,8),dpi=100) sns.barplot(Plat_Genre_sum.values,Plat_Genre_sum.index,ax=ax[0]) ax[0].set_title('Platform_Genre') sns.barplot(Plat_Global_Sales.values,Plat_Global_Sales.index,ax=ax[1]) ax[1].set_title('Platform_Global_Sales') sns.barplot(Genre_Global_Sales.values,Genre_Global_Sales.index,ax=ax[2]) ax[2].set_title('Genre_Global_Sales') plt.show()

这段代码使用了 `matplotlib` 和 `seaborn` 库来创建一个包含三个子图的图表，用于可视化数据集中的平台、类型和全球销售额的关系。

首先，通过 `pd.crosstab(data.Platform, data.Genre)` 创建了一个交叉表 `Plat_Genre`，用于统计不同平台和不同类型的游戏数量。

然后，通过 `Plat_Genre.sum(axis=1).sort_values(ascending=False)` 计算了每个平台上游戏总数，并按降序排序，结果存储在变量 `Plat_Genre_sum` 中。

接下来，通过 `data.groupby('Platform')['Global_Sales'].sum().sort_values(ascending=False)` 对平台进行分组并计算全球销售额总和，再按降序排序，结果存储在变量 `Plat_Global_Sales` 中。

最后，通过 `data.groupby('Genre')['Global_Sales'].sum().sort_values(ascending=False)` 对类型进行分组并计算全球销售额总和，再按降序排序，结果存储在变量 `Genre_Global_Sales` 中。

接下来的代码使用 `plt.subplots(1, 3, figsize=(25, 8), dpi=100)` 创建了一个包含三个子图的图表，并设置了图表的大小和分辨率。

然后，使用 `sns.barplot()` 分别绘制了三个子图，分别是平台与类型关系、平台与全球销售额关系、类型与全球销售额关系。通过 `Plat_Genre_sum.values` 和 `Plat_Genre_sum.index`，`Plat_Global_Sales.values` 和 `Plat_Global_Sales.index`，`Genre_Global_Sales.values` 和 `Genre_Global_Sales.index` 将数值和对应的标签传递给 `sns.barplot()`。

最后，使用 `ax.set_title()` 设置了每个子图的标题。

最后一行的 `plt.show()` 用于显示图表。

matplotlib.rcParams['font.family']='SimHei' plt.figure(figsize=(20,15)) ax1=plt.subplot(211) Platform = data.groupby(by='Platform').sum() Platform =Platform.iloc[::,-1:].sort_values(by='Global_Sales',ascending=False) sns.barplot(x=Platform.index,y=Platform.Global_Sales,ax=ax1) plt.title("游戏平台累计发行量",size = 14) ax2=plt.subplot(212) Platform_near5 = data[data.Year>=2011].groupby(by='Platform').sum() Platform_near5 =Platform_near5.iloc[::,-1:].sort_values(by='Global_Sales',ascending=False) sns.barplot(x=Platform_near5.index,y=Platform_near5.Global_Sales,ax=ax2) plt.title("近五年游戏平台累计发行量",size = 14) plt.show()

这段代码用于绘制游戏平台累计发行量和近五年游戏平台累计发行量的柱状图。下面是对代码的解释：

1. `matplotlib.rcParams['font.family']='SimHei'`：这行代码将字体设置为中文宋体（SimHei），以支持中文显示。

2. `plt.figure(figsize=(20,15))`：这行代码创建一个大小为20x15英寸的画布。

3. `ax1=plt.subplot(211)`：这行代码创建一个包含两个子图的图像，并指定第一个子图的位置为(2, 1, 1)。

4. `Platform = data.groupby(by='Platform').sum()`：这行代码按照平台对数据进行分组，并计算每个平台的总和（包括全球销售额）。

5. `Platform =Platform.iloc[::,-1:].sort_values(by='Global_Sales',ascending=False)`：这行代码对计算后的数据进行处理，保留只有全球销售额一列，并按降序排列。

6. `sns.barplot(x=Platform.index,y=Platform.Global_Sales,ax=ax1)`：这行代码使用`sns.barplot`函数绘制第一个子图，x轴为平台名称，y轴为对应的全球销售额。

7. `plt.title("游戏平台累计发行量",size = 14)`：这行代码设置第一个子图的标题为"游戏平台累计发行量"，字体大小为14。

8. `ax2=plt.subplot(212)`：这行代码指定第二个子图的位置为(2, 1, 2)。

9. `Platform_near5 = data[data.Year>=2011].groupby(by='Platform').sum()`：这行代码根据数据的年份筛选出近五年的数据，并按照平台对数据进行分组，并计算每个平台在这五年内的总和。

10. `Platform_near5 =Platform_near5.iloc[::,-1:].sort_values(by='Global_Sales',ascending=False)`：这行代码对计算后的数据进行处理，保留只有全球销售额一列，并按降序排列。

11. `sns.barplot(x=Platform_near5.index,y=Platform_near5.Global_Sales,ax=ax2)`：这行代码使用`sns.barplot`函数绘制第二个子图，x轴为平台名称，y轴为对应的全球销售额。

12. `plt.title("近五年游戏平台累计发行量",size = 14)`：这行代码设置第二个子图的标题为"近五年游戏平台累计发行量"，字体大小为14。

13. `plt.show()`：这行代码显示绘制的柱状图。

通过这段代码，可以直观地观察到游戏平台的累计发行量和近五年的发行量情况，从而分析其发展趋势和变化。