# 选出广东省和北京市的数据 gd_data = data[data['省'] == '广东省'] bj_data = data[data['省'] == '北京市'] # 提取日期中的年份 gd_data['年份'] = pd.DatetimeIndex(gd_data['日期']).year bj_data['年份'] = pd.DatetimeIndex(bj_data['日期']).year # 计算年平均气温 gd_mean_temp = gd_data.groupby('年份')['平均气温'].mean() bj_mean_temp = bj_data.groupby('年份')['平均气温'].mean() # 设置图形大小 plt.figure(figsize=(15,9)) # 绘制柱状图 plt.bar(gd_mean_temp.index, gd_mean_temp.values, width=0.3, color='blue') plt.bar(bj_mean_temp.index+0.3, bj_mean_temp.values, width=0.3, color='red') # 添加图例、标题和轴标签 plt.legend(['广东省', '北京市']) plt.title('2000年到2019年广东省和北京市年平均气温') plt.xlabel('年份') # 设置X轴刻度显示整数 plt.gca().xaxis.set_major_locator(ticker.MaxNLocator(integer=True)) plt.ylabel('平均气温') plt.show()每行代码解释

这段代码是用来绘制广东省和北京市2000年到2019年年平均气温的柱状图。

1. 首先选出数据中省为广东省和北京市的数据，分别赋值给变量gd_data和bj_data。

2. 接着提取日期中的年份，并将其赋值给新的列'年份'。

3. 然后分别计算广东省和北京市每年的平均气温，将结果分别赋值给变量gd_mean_temp和bj_mean_temp。

4. 通过设置plt.figure()函数的figsize参数，设置绘图的大小。

5. 使用plt.bar()函数绘制柱状图，其中参数gd_mean_temp.index和bj_mean_temp.index表示X轴刻度，gd_mean_temp.values和bj_mean_temp.values表示Y轴数值，width表示柱状图的宽度，color表示柱状图的颜色。

6. 使用plt.legend()函数添加图例，plt.title()函数添加标题，plt.xlabel()和plt.ylabel()函数分别添加X轴和Y轴标签。

7. 使用plt.gca().xaxis.set_major_locator(ticker.MaxNLocator(integer=True))函数设置X轴刻度显示为整数。

8. 最后使用plt.show()函数显示绘制的图形。

相关问题

# 从数据集中选出荷兰每月销售额数据 net_data = data1.query('Country=="Netherlands" and Quantity>0').groupby(data1['InvoiceDate'].dt.strftime('%Y-%m'))['Price'].sum().reset_index() # 从数据集中选出爱尔兰每月销售额数据 eire_data = data1.query('Country=="EIRE" and Quantity>0').groupby(data1['InvoiceDate'].dt.strftime('%Y-%m'))['Price'].sum().reset_index() # 创建柱状图，设置宽度和高度 bar = ( Bar(init_opts=opts.InitOpts(width='1000px',height='600px')) # 添加x轴数据和两个y轴数据 .add_xaxis(list(net_data['InvoiceDate'])) .add_yaxis("荷兰", list(net_data['Price'])) .add_yaxis("爱尔兰", list(eire_data['Price'])) # 设置全局选项，包括标题和工具箱 .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="荷兰与爱尔兰每月销售情况对比"),toolbox_opts=opts.ToolboxOpts()) # 设置系列选项，包括标记线和标记点 .set_series_opts(markline_opts=opts.MarkLineOpts(data=[opts.MarkLineItem(type_='average',name='平均值')])) .set_series_opts(markpoint_opts=opts.MarkPointOpts(data=[opts.MarkPointItem(type_='max',name='最大值') ,opts.MarkPointItem(type_='min',name='最小值')])) ) # 在notebook中渲染柱状图 bar.render_notebook()

这段代码是用于从数据集中选出荷兰和爱尔兰每月销售额数据，并且创建一个柱状图来比较两个国家的销售情况。其中使用了pyecharts库来实现柱状图的绘制。具体实现过程包括以下步骤：

1. 从数据集中选出荷兰每月销售额数据和爱尔兰每月销售额数据，通过groupby和sum函数来实现对每月销售额的汇总。

2. 创建柱状图，通过Bar函数生成一个柱状图的实例，并设置宽度和高度。

3. 添加x轴数据和两个y轴数据，通过add_xaxis和add_yaxis函数来分别添加x轴和y轴数据，并设置两个系列的名称。

4. 设置全局选项，包括标题和工具箱，通过set_global_opts函数来实现。

5. 设置系列选项，包括标记线和标记点，通过set_series_opts函数来实现。

6. 在notebook中渲染柱状图，通过bar.render_notebook()函数来实现。

最终，这段代码将会渲染一个柱状图，用于比较荷兰和爱尔兰每月销售额的情况，并且标记出了平均值、最大值和最小值。

M = 100; L = 40; W = 1; Selected_Data_Index = BPLSH(Data, M, L, W); Selected_Data = Data(Selected_Data_Index, :);解释一下

这段代码的作用是从数据集 Data 中选出一部分数据，具体实现流程如下：

1. 将参数 M 赋值为 100，参数 L 赋值为 40，参数 W 赋值为 1。

2. 调用 BPLSH 函数，传入参数 Data、M、L 和 W，该函数是一个局部敏感哈希函数，作用是将数据集 Data 进行哈希运算，并返回一组索引值，这组索引值表示从 Data 中选出的一部分数据。

3. 将 BPLSH 函数返回的索引值赋值给 Selected_Data_Index 变量。

4. 将 Data 中 Selected_Data_Index 行对应的数据选出来，赋值给 Selected_Data 变量。这个步骤中使用了冒号操作符，表示选取所有列的数据。最终得到的 Selected_Data 就是从 Data 中选取出来的一部分数据。