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小编给大家分享一下Matplotlib如何读取csv文件生成条形图表，相信大部分人都还不怎么了解，因此分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后大有收获，下面让我们一起去了解一下吧！
成都网站建设、成都做网站的关注点不是能为您做些什么网站，而是怎么做网站，有没有做好网站，给创新互联一个展示的机会来证明自己，这并不会花费您太多时间，或许会给您带来新的灵感和惊喜。面向用户友好，注重用户体验，一切以用户为中心。
习使用Matplotlib创建条形图表，非常适合展示每个类别对应的总值方式显示数据，将学习从csv文件中加载数据，并将数据进行条形图表的方式展示，csv文件内容为统计8万多人日常工作中使用的编程语言，我们来用图形展示最流行的top 15编程排名图表。
首先我们先看data.csv的内容，一共有两列：第一列为使用者的id，第二列为使用的编程语言并用逗号分隔，部分数据截图：
接下来我们编码实现图表展示：
import pandas as pdfrom collections import Counterfrom matplotlib import pyplot as pltfrom matplotlib import font_manager#设置图表样式plt.style.use('fivethirtyeight')#这里使用pandas读取csv文件data = pd.read_csv('data.csv')ids= data['Responder_id']langs = data['LanguagesWorkedWith']#定义一个Counter#用来计算编程语言分类的总数language_counter = Counter()for lang in langs:language_counter.update(lang.split(';'))languages = []popularity = []#取前15个流行的语言for item in language_counter.most_common(15):languages.append(item[0])popularity.append(item[1])#倒序显示languages.reverse()popularity.reverse()#设置图表的字体微软雅黑 防止中文乱码的zh_font = font_manager.FontProperties(fname='C:\\Windows\\Fonts\\msyh.ttf')#使用横向条形图表plt.barh(languages,popularity)plt.title("最受欢迎的的语言排名",fontproperties=zh_font)plt.xlabel("使用人数",fontproperties=zh_font)plt.tight_layout()plt.show()
运行效果：
以上是“Matplotlib如何读取csv文件生成条形图表”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道！
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