import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ["SimHei"] #运行配置参数中的字体（font）为黑体 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False df = pd.read_excel("Vtuber直播信息.xlsx") # 读入数据，保存为DataFrame格式 df.sort_values(by='audience

这段代码是用来画图的，具体来说是使用了 pandas 和 matplotlib 两个库，通过调用其中的函数实现从 Excel 文件中读取数据，并对数据进行排序，最后将排序后的数据绘制成柱状图进行展示。其中 `plt.rcParams['font.sans-serif'] = ["SimHei"]` 表示设置图表中的字体为黑体， `plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False` 则表示解决负号显示问题。

相关问题

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。

解释下这段代码import csv import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt from pylab import mpl import numpy as np # 设置显示中文字体 mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"]

这段代码主要实现了以下几个功能：

1. 导入了csv、pandas、matplotlib.pyplot、pylab.mpl和numpy等库，这些库都是数据分析和可视化常用的库。

2. 设置了显示中文的字体为SimHei，保证在可视化时能够正常显示中文。

3. 在导入matplotlib.pyplot时，使用了别名plt，这样在代码中调用matplotlib.pyplot的函数时，可以直接使用plt来代替。

4. 在导入pylab.mpl时，使用了别名mpl，这样在代码中需要调用pylab.mpl的函数时，可以直接使用mpl来代替。

5. 最后，导入了numpy库，并使用了别名np，这样在代码中需要调用numpy库的函数时，可以直接使用np来代替。