# 画条形图展示出销量排行前10商品的销量 import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei' # 设置中文显示 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False x = group_sorted[:10]['Goods'] y = group_sorted[:10]['id'] # 设置画布大小 plt.figure(figsize = (8, 4)) plt.barh(x,y) # 设置x轴标题 plt.xlabel('Sales') plt.ylabel('Types') # 设置y轴标题 plt.title('Sales TOP10') # 设置标题 plt.savefig('top10.png') # 把图片以.png格式保存 plt.show() # 展示图片标记注释

该段代码的作用是：基于前面代码的统计结果，使用matplotlib库画出销量排行前10商品的销量条形图。其中，首先使用matplotlib库设置了中文显示和图片保存格式。然后，选取前10个商品的名称和销量作为x轴和y轴的数据，使用plt.figure函数设置画布的大小，使用plt.barh函数画出水平条形图，使用plt.xlabel和plt.ylabel函数设置x轴和y轴的标题，使用plt.title函数设置整个图的标题，使用plt.savefig函数保存图片，最后使用plt.show函数展示图形。

相关问题

# 画条形图展示出销量排行前10商品的销量 import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei' # 设置中文显示 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False x = group_sorted[:10]['Goods'] y = group_sorted[:10]['id'] # 设置画布大小 plt.figure(figsize = (8, 4)) plt.barh(x,y) # 设置x轴标题 plt.xlabel('Sales') plt.ylabel('Types') # 设置y轴标题 plt.title('Sales TOP10') # 设置标题 plt.savefig('top10.png') # 把图片以.png格式保存 plt.show() # 展示图片分析注解

这段代码使用了 Python 的 Matplotlib 库来画条形图展示销量排行前10的商品的销量。首先，使用 `plt.rcParams` 设置中文显示和解决负号显示问题。然后，从数据中获取销量排行前10的商品的名称和销量数据，存储在 `x` 和 `y` 变量中。接着，设置画布大小，使用 `plt.barh` 来画水平条形图。设置x轴标题为“Sales”，y轴标题为“Types”，设置标题为“Sales TOP10”。最后，使用 `plt.savefig` 把图片以.png格式保存，使用 `plt.show` 展示图片。

%matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt # Mac 设置显示中文 # plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'Arial Unicode MS' # Windows 设置显示中文 plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei' result.plot.bar(figsize=(20, 8))

这段代码是用于绘制一个条形图，并设置显示中文。首先使用 `%matplotlib inline` 命令，确保在 Jupyter Notebook 中绘图的结果能够直接显示出来。然后导入 `matplotlib.pyplot` 模块，并将其命名为 `plt`。接下来，通过设置 `font.sans-serif` 参数来指定字体为中文字体。如果你是在 Mac 上运行代码，可以将注释符号 `#` 去掉，使用 'Arial Unicode MS' 字体；如果你是在 Windows 上运行代码，可以将 `#` 去掉，使用 'SimHei' 字体。最后调用 `result.plot.bar(figsize=(20, 8))` 来绘制条形图，其中 `result` 是要绘制的数据，`figsize=(20, 8)` 设置图像的大小为宽度为20英寸，高度为8英寸。