# convert dataframe to string table_string = df.to_string(index=False) fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6)) plt.title('时域分析结果')什么意思

时间: 2024-04-28 12:19:23 浏览: 9
这段代码的作用是将一个DataFrame类型的数据转换成字符串,并将其存储在`table_string`变量中。然后,它创建了一个8x6英寸大小的图形对象,并将其存储在`fig`和`ax`变量中。接下来,它设置了绘图的标题为“时域分析结果”('时域'是指时间域,即信号随时间的变化)。但是,这段代码只是设置了标题,并没有绘制任何内容。如果想要将数据可视化,需要在这段代码后面添加相应的绘图函数及其参数。
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import requests from bs4 import BeautifulSoup import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd PLAYERS_LIMIT = 25 TABLE_CLASS_NAME = "players_table" plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False def get_top_players_scores(limit=PLAYERS_LIMIT, table_class_name=TABLE_CLASS_NAME): url = "https://nba.hupu.com/stats/players" response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser") players = [] scores = [] table = soup.find("table", class_=table_class_name) rows = table.find_all("tr") for row in rows[1:limit+1]: cols = row.find_all("td") player = cols[1].text.strip() score_range = cols[4].text.strip() score_parts = score_range.split("-") min_score = float(score_parts[0]) max_score = float(score_parts[1]) score = int((min_score + max_score) / 2) players.append(player) scores.append(score) return players, scores def plot_top_players_scores(players, scores): data = {"Player": players, "Score": scores} df = pd.DataFrame(data) fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 6)) ax.bar(players, scores, color='green', alpha=0.6) ax.set_xlabel('球员', fontsize=12) ax.set_ylabel('得分', fontsize=12) ax.set_title('NBA球员得分', fontsize=14) plt.xticks(rotation=45, ha='right', fontsize=8) ax.spines['top'].set_visible(False) ax.spines['right'].set_visible(False) for i, score in enumerate(scores): ax.text(i, score+0.5, str(score), ha='center', va='bottom') writer = pd.ExcelWriter('plot_top_players_scores.xlsx') df.to_excel(writer, index=False) writer.save() fig.tight_layout() plt.show() if __name__ == "__main__": players, scores = get_top_players_scores() plot_top_players_scores(players, scores)这段代码生成的excel损坏

这可能是因为在代码中将Excel文件的写操作放在了`for`循环中,每次迭代都会打开并写入Excel文件,导致Excel文件损坏。应该将Excel文件的写操作放在循环外面,只在循环结束后执行一次即可。修改后的代码如下: ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd PLAYERS_LIMIT = 25 TABLE_CLASS_NAME = "players_table" plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False def get_top_players_scores(limit=PLAYERS_LIMIT, table_class_name=TABLE_CLASS_NAME): url = "https://nba.hupu.com/stats/players" response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser") players = [] scores = [] table = soup.find("table", class_=table_class_name) rows = table.find_all("tr") for row in rows[1:limit+1]: cols = row.find_all("td") player = cols[1].text.strip() score_range = cols[4].text.strip() score_parts = score_range.split("-") min_score = float(score_parts[0]) max_score = float(score_parts[1]) score = int((min_score + max_score) / 2) players.append(player) scores.append(score) return players, scores def plot_top_players_scores(players, scores): data = {"Player": players, "Score": scores} df = pd.DataFrame(data) fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 6)) ax.bar(players, scores, color='green', alpha=0.6) ax.set_xlabel('球员', fontsize=12) ax.set_ylabel('得分', fontsize=12) ax.set_title('NBA球员得分', fontsize=14) plt.xticks(rotation=45, ha='right', fontsize=8) ax.spines['top'].set_visible(False) ax.spines['right'].set_visible(False) for i, score in enumerate(scores): ax.text(i, score+0.5, str(score), ha='center', va='bottom') writer = pd.ExcelWriter('plot_top_players_scores.xlsx') df.to_excel(writer, index=False) writer.save() fig.tight_layout() plt.show() if __name__ == "__main__": players, scores = get_top_players_scores() plot_top_players_scores(players, scores) ``` 这样修改后,Excel文件的写操作只会在循环结束后执行一次,不会出现损坏的问题。

for col_name in col_names: fig, ax = plt.subplots() ax.plot(df['Index'], df[col_name]) ax.set_title(col_name) plt.show()解释代码

这段代码是用来绘制一个数据框 DataFrame 中的每一列数据在时间序列上的变化曲线,其中: - `col_names` 是一个包含列名的列表,表示需要绘制的每一列数据。 - `fig, ax = plt.subplots()` 创建了一个新的图形对象 `fig` 和一个轴对象 `ax`。 - `ax.plot(df['Index'], df[col_name])` 在轴对象 `ax` 上绘制横坐标为数据框中的 `Index` 列,纵坐标为指定的列名 `col_name` 的曲线。 - `ax.set_title(col_name)` 设置轴对象 `ax` 的标题为指定列名 `col_name`。 - `plt.show()` 显示绘制的图形。注意,此处的 `plt` 是 `matplotlib.pyplot` 库的别名,需要先导入该库才能使用。

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