2-3 数据可视化实验#

第3关#

1
import matplotlib
2
matplotlib.use('Agg')
3
import matplotlib.pyplot as plt
4
matplotlib.rcParams['font.family']='SimHei'
5
matplotlib.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
6
matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 解决负号显示问题
7
import os
8
import numpy as np
9

10
########### Begin ############
11
# 1. 定义y轴数据列表（根据表格填入8位老师的平均分）
12
y = [84.12, 81.83, 79.89, 78.19, 76.83, 75.09, 74.58, 73.71]
13

14
# 2. 创建新的绘图画布（推荐尺寸8x6，适配条形图）
15
plt.figure()
16

17
# 3. 生成x轴的位置索引（从1开始，长度与y一致）
18
sj = np.arange(1, len(y) + 1)
19

20
# 4. 绘制条形图：宽度0.5、颜色蓝色
21
plt.bar(sj, y, width=0.5, color='blue')
22

23
# 5. 定义x轴标签文本列表（8位老师姓名，严格对应表格顺序）
24
x_labels = ["何老师", "张老师", "蒋老师", "黄老师", "王老师", "李老师", "唐老师", "刘老师"]
25

26
# 6. 替换x轴刻度为老师姓名
27
plt.xticks(sj, x_labels)
28

29
# 7. 设置图表标题为“平均成绩”
30
plt.title("平均成绩")
31

32
# 8. 自动创建image4文件夹（防止路径不存在报错）
33
os.makedirs("image4", exist_ok=True)
34

35
# 9. 保存图片到image4/tzt.jpg
36
plt.savefig("image4/tzt.jpg")
37
plt.close()
38
########### End ############

第4关#

1
import matplotlib
2
matplotlib.use('Agg')
3
import matplotlib.pyplot as plt
4
matplotlib.rcParams['font.family']='SimHei'
5
matplotlib.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
6
matplotlib.rcParams['font.size']=8
7
plt.figure(figsize=(10,10))
8
import os
9

10
########### Begin ############
11
# 导入pandas库
12
import pandas as pd
13

14
# 读取数据，指定年份为字符串
15
df = pd.read_csv("test/gdp.csv", dtype={"年份": str})
16

17
# 按省份分组求和GDP
18
sj = df.groupby("省份")["GDP"].sum()
19

20
# 绘制饼图：仅传x、labels、autopct，其余参数全部使用默认值
21
# 严格遵循你提供的pie函数格式
22
plt.pie(sj, labels=sj.index, autopct='%.1f%%')
23

24
# 设置饼图标题
25
plt.title("全国各地GDP饼图")
26

27
# 保存图片
28
os.makedirs("image7", exist_ok=True)
29
plt.savefig("image7/gdp7.jpg")
30
plt.close()
31
########### End ############

第5关#

1
import matplotlib
2
matplotlib.use('Agg')
3
import matplotlib.pyplot as plt
4
matplotlib.rcParams['font.family']='SimHei'
5
matplotlib.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
6
matplotlib.rcParams['font.size']='8'
7
plt.figure(figsize=(10,10))
8
########### Begin ############
9
# 导入pandas库，用于实现数据读取和数据筛选处理
10
import pandas as pd
11
# 读取test目录下的gdp.csv文件，指定"年份"列的数据类型为字符串
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data=pd.read_csv("test/gdp.csv",dtype={"年份":str})
13
# 定义子图索引变量i，用于指定后续子图的摆放位置，初始值为1
14
i=1
15
# 循环遍历2010到2013年（range左闭右开，2014不包含，即遍历2010、2011、2012、2013）
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for y in range(2010,2014):
17
    # 筛选出数据中"年份"列等于当前循环年份的行，仅保留"省份"和"GDP"两列数据
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    sj=data.loc[data["年份"]==str(y),["省份","GDP"]]
19
    # 创建子图，设置画布为2行2列的布局，当前绘制第i个子图
20
    plt.subplot(2,2,i)
21
    # 绘制当前年份的饼图，饼图数据为该年份各省份的GDP，标签为对应省份名称
22
    plt.pie(sj["GDP"],labels=sj["省份"])
23
    # 设置当前子图的标题，显示为“当前年份+年”的格式，明确子图对应的年份
24
    plt.title(str(y)+"年")
25
    # 子图索引自增1，为下一次循环绘制下一个子图做准备
26
    i=i+1
27
# 将绘制完成的2行2列子图（4个年份的GDP饼图）保存到image8目录下，文件名为gdp8.jpg
28
plt.savefig("image8/gdp8.jpg")
29
########### End ############