python数据可视化示例柱状图

from matplotlib import pyplot as plt import platform import pandas from pathlib import Path # 根据不同的平台设置字体，不然无法显示中文windows platform_dic = {"Darwin": "Arial Unicode MS", "Windows": "SimHei"} plt.rcParams['font.family'] = [platform_dic.get(platform.system())] plt.rcParams["axes.labelsize"] = 30 # axes是轴字体大小调整 plt.rcParams["xtick.labelsize"] = 20 # 横坐标字体大小调整 plt.rcParams["ytick.labelsize"] = 30 # 纵坐标字体大小调整 plt.rcParams["figure.figsize"] = [40, 15] # 显示图像的最大范围 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 用来正常显示负号 _result = pandas.read_csv(Path(__file__).parent / 'city.csv', index_col=False) result = _result.sort_values(by="price") # x,y轴数据 x_arr = [] # city y_arr = [] # price for i in result.iterrows(): x_arr.append(i[1].city) y_arr.append(i[1].price) """ 房价 """ plt.bar(x_arr, y_arr, color='rgb', label='The City Price Bar') # 指定color，不然所有的柱体都会是一个颜色 plt.gcf().autofmt_xdate() # 旋转x轴，避免重叠 plt.xlabel('城市名称', color='g') # x轴描述信息 plt.ylabel('定基', color='g') # y轴描述信息 plt.title('2019年3月70个大中城市新建商品住宅销售价格指数') # 指定图表描述信息 plt.ylim(0, 200) # 指定Y轴的高度 plt.savefig('2019年3月70个大中城市新建商品住宅销售价格指数') # 保存为图片 plt.show()

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