En primer lugar nos fijamos en los datos:
Después de los resultados del sorteo son:
Adjuntar Código:
Importación matplotlib.pyplot AS PLT importación PANDAS como Pd importación ImageIO plt.rcParams [ ' font.sans serif- ' ] = [ ' SimHei ' ] # para la visualización normal de la etiqueta china plt.rcParams [ ' axes.unicode_minus ' ] = False # negativo para visualización normal DF = pd.read_excel (R & lt ' F .: \ para el ordenador \ porción PYwork \ OA \ OA \ fuente de automatización de oficinas _w3cschool.cn \ Capítulo: tratamiento automatizado PTT \ generado 8.Python FIG mover datos \ ciudades y condados en china desde hace casi 20 años el número de datos * .xls ' ) df.head () # Ver datos df.iloc [:., 1] .plot.barh (alfa = 0,5, color = " Red " )# Dibuje un diagrama Ver Imágenes = [] para I en Rango (LEN (df.columns) -1, -1, -1): # inversa IF I == 0: ROTURA tmp_df = df.iloc [:, I] título = tmp_df.name de impresión ( " leer datos {} " .formato (título)) tmp_df.plot.barh (XLIM , title = = (0,3000 podría) " {} es el número de ciudades y condados provincia china " .formato ( título), alpha = 0,5, color = ' Red ' ) # entre la alfa 0-1, control de transparencia plt.savefig ( " tmp.png" ) Plt.close ( ' Todo ' ) IM = imageio.imread ( " tmp.png " ) images.append (IM) imageio.mimsave (r ' \ Test \ últimos 20 años la provincia de \ los usuarios \ 17360 \ Desktop China: C condados número de datos .gif 'Imágenes, ' GIF ' , DURACIÓN = round (0.5,2 )) # soporte únicamente png biblioteca ImageIO formato generado formato GIF.
Comentarios y preguntas son bienvenidos oh ~ ^ _ ^