网站建设的主要观点,企业信息化建设方案 网站,求几个微信推广平台,男女情感类网站首先#xff0c;生成一脚本#xff0c;读取到所需的excel表格
import xlrddata xlrd.open_workbook(xxxx.xls) # 打开xls文件
table data.sheet_by_index(0) # 通过索引获取表格# 初始化奖项字典
awards_dict {一等奖: 0,二等奖: 0,三等…首先生成一脚本读取到所需的excel表格
import xlrddata xlrd.open_workbook(xxxx.xls) # 打开xls文件
table data.sheet_by_index(0) # 通过索引获取表格# 初始化奖项字典
awards_dict {一等奖: 0,二等奖: 0,三等奖: 0
}# 初始化科目字典
subjects_dict {}# 遍历表格的每一行跳过表头
for i in range(1, table.nrows):row table.row_values(i)# 是xx大学才进行处理if row[2] xx大学:# 转为小写避免首字母不一样带来的误判subject row[4].lower()# 获得的奖项award row[5]# 加入字典if subject not in subjects_dict:subjects_dict[subject] awards_dict.copy()subjects_dict[subject][award] 1# 将结果写入文件
with open(result.txt, w) as f:for subject, awards in subjects_dict.items():f.write(f{subject}\n)for award, count in awards.items():f.write(f{award}: {count}\n)f.write(\n)matplotlib
我们要GPT根据上面的代码用直方图展示xx大学在各个类别中的获奖情况也就是去对这个文本文件进行数据可视化于是chatGPT就生成了以下的代码
import xlrd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as npplt.rcParams[font.sans-serif] [SimHei] # 设置中文字体不然显示不了中文
data xlrd.open_workbook(xxxx.xls) # 打开xls文件
table data.sheet_by_index(0) # 通过索引获取表格# 初始化奖项字典
awards_dict {一等奖: 0,二等奖: 0,三等奖: 0
}# 初始化科目字典
subjects_dict {}# 遍历表格的每一行跳过表头
for i in range(1, table.nrows):row table.row_values(i)if row[2] xx大学:# 转为小写避免首字母不一样带来的误判subject row[4].lower()award row[5]if subject not in subjects_dict:subjects_dict[subject] awards_dict.copy()subjects_dict[subject][award] 1# 直方图展示xx大学在各个类别中的获奖情况
x_labels subjects_dict.keys()
x np.arange(len(x_labels)) # 使用numpy的arange生成连续的横坐标值# 提取各个奖项的数量
y_first [subjects_dict[subject][一等奖] for subject in x_labels]
y_second [subjects_dict[subject][二等奖] for subject in x_labels]
y_third [subjects_dict[subject][三等奖] for subject in x_labels]# 设置颜色
color_first skyblue
color_second lightgreen
color_third lightcoral# 绘制直方图
plt.bar(x, y_third, width0.2, aligncenter, label三等奖, colorcolor_third)
plt.bar(x 0.2, y_second, width0.2, aligncenter, label二等奖, colorcolor_second)
plt.bar(x - 0.2, y_first, width0.2, aligncenter, label一等奖, colorcolor_first)plt.xlabel(类别)
plt.ylabel(获奖数量)
plt.title(xx大学在各个类别中的获奖情况)
plt.xticks(x, x_labels)
plt.legend()# 调整图例位置和边框样式
plt.legend(locupper right, frameonFalse)# 设置图形背景色
plt.gca().set_facecolor(whitesmoke)# 调整图形布局
plt.tight_layout()plt.show()pyecharts
pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库。 Echarts 是百度开源的一个数据可视化 JS 库。
import xlrd
from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts import options as optsdata xlrd.open_workbook(xxxx.xls) # 打开xls文件
table data.sheet_by_index(0) # 通过索引获取表格# 初始化奖项字典
awards_dict {一等奖: 0,二等奖: 0,三等奖: 0
}# 初始化科目字典
subjects_dict {}# 遍历表格的每一行跳过表头
for i in range(1, table.nrows):row table.row_values(i)if row[2] xx大学:# 转为小写避免首字母不一样带来的误判subject row[4].lower()award row[5]if subject not in subjects_dict:subjects_dict[subject] awards_dict.copy()subjects_dict[subject][award] 1# 直方图展示xx大学在各个类别中的获奖情况
x_labels subjects_dict.keys()# 提取各个奖项的数量
y_first [subjects_dict[subject][一等奖] for subject in x_labels]
y_second [subjects_dict[subject][二等奖] for subject in x_labels]
y_third [subjects_dict[subject][三等奖] for subject in x_labels]# 使用 Pyecharts 绘制直方图
bar (Bar().add_xaxis(list(x_labels)).add_yaxis(一等奖, y_first).add_yaxis(二等奖, y_second).add_yaxis(三等奖, y_third).set_global_opts(xaxis_optsopts.AxisOpts(axislabel_optsopts.LabelOpts(rotate45)),yaxis_optsopts.AxisOpts(name获奖数量),title_optsopts.TitleOpts(titlexx大学在各个类别中的获奖情况),legend_optsopts.LegendOpts(pos_right5%, pos_top20%))
)# 生成图表并保存为 HTML 文件
bar.render(bar_chart.html)
