带有标签的条形图

最新推荐文章于 2021-11-04 15:17:38 发布

Roddy_Liu

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分类专栏：绘图文章标签：带标签的条形图

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本文通过使用Python的数据分析库，如pandas、matplotlib、seaborn等，对星巴克在全球各大城市的分布进行了深入分析。通过对directory.csv文件中的数据进行读取和处理，统计并展示了星巴克在世界范围内出现频率最高的前十个城市，揭示了星巴克在全球市场的布局情况。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import  numpy as np
import seaborn as sns
import os

df = pd.read_csv('C:/Users/18039/Desktop/directory.csv')

count_city = df['City'].value_counts()
count_city = count_city[:10]
x = count_city.index
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']

fig,ax = plt.subplots(figsize=(10,8))
#sns.barplot(x,count_city,alpha=0.8)
rect1 = ax.bar(x,count_city,width=0.6)
ax.plot(x,count_city,color='r')
ax.set_ylabel('Counts')
ax.set_title('Starbucks in top 10 cities in the World')


def autolabel(rects):
    
    for rect in rects:
        
        height=rect.get_height()
        ax.annotate('{}'.format(height),
                xy=(rect.get_x() + rect.get_width()/2,height),
                ha='center',va='bottom')
autolabel(rect1)
    
plt.show()

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