plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] pd.set_option('display.max_columns', None) t = data['label'].value_counts() t.plot(kind = 'bar')

这段代码使用了matplotlib和pandas两个库，目的是将数据集中不同标签的数量进行可视化展示。

第一行代码`plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']` 是用来设置matplotlib的字体为中文字体，这里设置的是SimHei。

第二行代码`pd.set_option('display.max_columns', None)` 是用来设置pandas在控制台输出时，显示所有列，不省略。

第三行代码`t = data['label'].value_counts()` 是用来统计数据集中不同标签的数量，返回一个Series类型的对象t，其中每个标签作为索引，对应的数量作为值。

第四行代码`t.plot(kind = 'bar')` 是用来将Series对象t进行可视化展示，这里使用了柱状图(kind='bar')。

相关问题

调试并运行下述案例代码，给代码做注释。在此基础上补充票房 TOP10 的柱状 图展示。 import pandas as pd import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt from matplotlib.ticker import MultipleLocator datas = pd.read_csv(r'2015-2020.txt', index_col=0) datas = datas.sort_index(ascending=False) datas = pd.DataFrame(datas.values, index=range(1, 11), \ columns=datas.columns) data2020 = pd.read_csv(r'2020.txt') def drawLines(): ax = plt.subplot(131) for date in datas.columns: plt.plot([10 - i for i in range(datas.shape[0])], \ datas[date], label=date) plt.ylim(0, 600000) ymajorLocator = MultipleLocator(50000) xmajorLocator = MultipleLocator(1) ax.yaxis.set_major_locator(ymajorLocator) ax.xaxis.set_major_locator(xmajorLocator) plt.title('2015-2020 年度票房 Top10 折线图') plt.xlabel('票房名次') plt.grid() plt.legend() def drawPie(): plt.subplot(233) plt.pie(datas['2019'], autopct='%1.1f%%') plt.title('2019 年度票房 Top10 饼图') plt.subplot(236) plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['font.family'] = 'sans-serif' plt.pie(data2020['boxoffice'], autopct='%1.1f%%', \ labels=data2020['name']) plt.title('2020 年度票房 Top10 饼图') if __name__ == '__main__': plt.subplots(figsize=(20, 8)) drawLines() drawPie() plt.show()

# 导入 pandas, numpy, pyplot 和 MultipleLocator 库
import pandas as pd
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib.ticker import MultipleLocator

# 读取数据并按照时间降序排序
datas = pd.read_csv(r'2015-2020.txt', index_col=0)
datas = datas.sort_index(ascending=False)

# 将数据转换为 DataFrame 格式，索引是票房排名，列是年份
datas = pd.DataFrame(datas.values, index=range(1, 11), columns=datas.columns)

# 读取 2020 年数据
data2020 = pd.read_csv(r'2020.txt')

# 绘制 2015-2020 年度票房 Top10 折线图
def drawLines():
    ax = plt.subplot(131) # 创建子图
    for date in datas.columns: # 循环每年的票房数据
        plt.plot([10 - i for i in range(datas.shape[0])], datas[date], label=date) # 绘制折线图
    plt.ylim(0, 600000) # 设置 y 轴范围
    ymajorLocator = MultipleLocator(50000) # 设置 y 轴主刻度
    xmajorLocator = MultipleLocator(1) # 设置 x 轴主刻度
    ax.yaxis.set_major_locator(ymajorLocator) # 设置 y 轴主刻度
    ax.xaxis.set_major_locator(xmajorLocator) # 设置 x 轴主刻度
    plt.title('2015-2020 年度票房 Top10 折线图') # 设置标题
    plt.xlabel('票房名次') # 设置 x 轴标签
    plt.grid() # 显示网格线
    plt.legend() # 显示图例

# 绘制 2019 年度票房 Top10 饼图和 2020 年度票房 Top10 饼图
def drawPie():
    plt.subplot(233) # 创建子图
    plt.pie(datas['2019'], autopct='%1.1f%%') # 绘制饼图
    plt.title('2019 年度票房 Top10 饼图') # 设置标题
    plt.subplot(236) # 创建子图
    plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 设置字体
    plt.rcParams['font.family'] = 'sans-serif'
    plt.pie(data2020['boxoffice'], autopct='%1.1f%%', labels=data2020['name']) # 绘制饼图
    plt.title('2020 年度票房 Top10 饼图') # 设置标题

if __name__ == '__main__':
    plt.subplots(figsize=(20, 8)) # 创建画布
    drawLines() # 绘制折线图
    drawPie() # 绘制饼图
    plt.show() # 显示图形

补充票房 TOP10 的柱状图展示如下：

import pandas as pd
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

# 读取数据并按照时间降序排序
datas = pd.read_csv(r'2015-2020.txt', index_col=0)
datas = datas.sort_index(ascending=False)
datas = pd.DataFrame(datas.values, index=range(1, 11), columns=datas.columns)

# 绘制柱状图
plt.subplots(figsize=(20, 8))
plt.bar(datas.index, datas['2020'])
plt.xticks(datas.index, datas.index)
plt.title('2020 年度票房 Top10 柱状图')
plt.xlabel('票房排名')
plt.ylabel('票房（万元）')
plt.show()

柱状图展示如下：

注意：柱状图只显示了 2020 年的数据。如果需要同时显示所有年份的数据，可以将 `datas` DataFrame 中的数据按照年份分组，再分别绘制柱状图，并将柱状图放在同一张图中。

import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import pandas as pd plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #设置中文显示 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #解决中文显示为方块的问题 sales = pd.read_csv('a_test/car.csv', encoding='utf-8') df = pd.DataFrame(sales) pivot_df = df.pivot(index='地区', columns='品牌', values='销量') sns.heatmap(pivot_df, annot=True, fmt="d", cmap="YlGnBu") plt.title('BBA在四大城市的月销量热力图') plt.figure(figsize=(10,10)) plt.show()根据这个代码，设置热力图的大小

在这个代码中，你可以使用`plt.figure(figsize=(10,10))`来设置热力图的大小。这个函数可以在绘制图形之前调用，以设置整个图像的大小。

在你的代码中，你需要将`plt.figure(figsize=(10,10))`放在`sns.heatmap`之前，以确保设置图像大小的代码先执行：

import matplotlib.pyplot as plt 
import seaborn as sns 
import pandas as pd 

plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #设置中文显示 
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False   #解决中文显示为方块的问题  

sales = pd.read_csv('a_test/car.csv', encoding='utf-8') 
df = pd.DataFrame(sales) 
pivot_df = df.pivot(index='地区', columns='品牌', values='销量') 

plt.figure(figsize=(10,10)) # 设置图像大小
sns.heatmap(pivot_df, annot=True, fmt="d", cmap="YlGnBu") 
plt.title('BBA在四大城市的月销量热力图') 
plt.show()

在上面的代码中，我们将`plt.figure(figsize=(10,10))`放在了`sns.heatmap`之前，以确保先设置图像大小。然后，我们使用`plt.show`函数来显示图像。你可以根据需要调整图像大小，以适应你的具体需求。