import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.gridspec as gridspec plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] x_month = np.array(['1月', '2月', '3月', '4月', '5月', '6月']) y_sales = np.array([2150, 1050, 1560, 1480, 1530, 1490]) x_citys = np.array(['北京', '上海', '广州', '深圳', '浙江', '山东']) y_sale_count = np.array([83775, 62860, 59176, 64205, 48671, 39968]) # 创建画布和布局 fig = plt.figure(constrained_layout=True) gs = fig.add_gridspec(2, 2) ax_one = fig.add_subplot(gs[0, :]) ax_two = fig.add_subplot(gs[1, 0]) ax_thr = fig.add_subplot(gs[1, 1])优化为饼状图

这段代码导入了numpy、matplotlib.pyplot、matplotlib.gridspec模块，并将字体设置为“SimHei”。然后使用numpy创建了一个月份数组x_month和一个销售额数组y_sales，以及一个城市名数组x_citys和一个销售统计数量数组y_sale_count。

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。

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。