import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd plt.rcParams['font.sans-serif']=['Arial Unicode MS'] #设置中文字体为Arial Unicode MS plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题 df = pd.read_csv("vehicles-数据.csv",encoding='gbk') y = df["fuelType"].values燃料类型都有哪些（fuelType）？大多数车是哪种类型？展示每种燃料类型汽车的数量

根据你提供的代码，以下是一个示例的代码，可以帮助你回答这些问题：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取CSV文件
df = pd.read_csv("vehicles-数据.csv", encoding='gbk')

# 获取燃料类型
fuel_types = df["fuelType"].unique()
print("燃料类型有：", fuel_types)

# 获取大多数车的类型
majority_fuel_type = df["fuelType"].value_counts().index[0]
print("大多数车的类型是：", majority_fuel_type)

# 计算每种燃料类型汽车的数量
car_counts = df.groupby("fuelType")["id"].count()

# 绘制条形图
plt.bar(car_counts.index, car_counts.values)
plt.xlabel("Fuel Type")
plt.ylabel("Car Count")
plt.show()

请替换"vehicles-数据.csv"为你的CSV文件名，并且替换"fuelType"和"id"为你数据集中的实际列名。这个示例代码可以帮助你获取燃料类型、大多数车的类型，并且展示每种燃料类型汽车的数量。

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import numpy as np import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False %matplotlib inline

这段代码主要是进行Python数据分析所需要引入的常用库的导入和设置matplotlib图表显示中文的字体和解决负号显示问题，同时使用%matplotlib inline命令设置图表以内嵌形式显示在notebook页面中。其中，numpy是Python中处理科学计算的一个重要库，pandas是Python中用于数据分析的库，seaborn是基于matplotlib的数据可视化库，matplotlib是Python中常用的绘图库。

import numpy as np import pandas as pd from tqdm import tqdm#进度条设置 import matplotlib.pyplot as plt from pylab import * import matplotlib; matplotlib.use('TkAgg') mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

这段代码是用于导入一些常用的Python库，并且设置一些参数，例如使用进度条、中文显示、字体等等。其中，numpy和pandas库是用于数据处理的常用库，tqdm库是用于显示进度条的库，matplotlib和pylab库是用于数据可视化的常用库。如果你要进行数据处理和可视化的话，这些库都是非常有用的。