文章目录
前言
编写程序。根据实例 2 的要求,绘制一个展示 2013~2019 财年阿里巴 巴淘宝+天猫平台的 GMV 的柱形图,实现过程如下:
(1) 导入 matplotlib.pyplot 模块;
(2) 准备 x 轴和 y 轴的数据;
(3) 绘制柱形图。
本程序用于绘制阿里巴巴淘宝+天猫平台2013~2019财年的GMV柱形图。
通过导入matplotlib.pyplot模块,准备相应的x轴和y轴数据,并绘制柱形图来展示不同年份的GMV数据。
首先,你需要明确几个步骤:
-
数据收集:你需要获取2013年到2019年阿里巴巴淘宝和天猫平台的GMV(交易额)数据。这可能需要从阿里巴巴官方或者其他可靠的数据源中获取。
-
数据处理:一旦你有了数据,你需要对其进行处理,以便能够在柱形图中进行可视化。这可能包括数据清洗、格式转换等。
-
绘制柱形图:利用你喜欢的编程语言和可视化库(如Python中的Matplotlib或者R语言中的ggplot2),将处理后的数据绘制成柱形图。
-
图表美化:最后,你可以添加标题、轴标签等,以及对柱形图进行美化,使其更易于理解和吸引人。
一、GMV 的柱形图是什么?
GMV 指的是"Gross Merchandise Volume",即商品交易总额。柱形图是一种常见的数据可视化方式,用于展示不同类别或时间段的数据之间的比较。因此,GMV 的柱形图就是利用柱状条来表示不同时间段或者不同类别的 GMV 数据,使人们能够直观地比较这些数据之间的差异和趋势。
二、编写代码
python
import matplotlib.pyplot as plt # 导入 matplotlib 库
# 准备 x 轴和 y 轴的数据
years = ['2013', '2014', '2015', '2016', '2017', '2018', '2019'] # 年份数据
gmv = [10770, 16780, 24440, 30920, 37670, 48200, 57270] # GMV 数据
# 绘制柱形图
plt.figure(figsize=(10, 6)) # 设置图的大小
bars = plt.bar(years, gmv, color='skyblue') # 绘制柱形图,并将返回的柱子对象存储在 bars 变量中
# 显示柱子上的数字
for bar in bars: # 对每个柱子进行循环
yval = bar.get_height() # 获取柱子的高度(y 值)
plt.text(bar.get_x() + bar.get_width()/2, yval, round(yval, 2), va='bottom', ha='center') # 在柱子上方居中显示数字
plt.title('Alibaba Taobao+Tmall GMV (2013-2019)') # 设置标题
plt.xlabel('Year') # 设置 x 轴标签
plt.ylabel('GMV (in Billion USD)') # 设置 y 轴标签
plt.show() # 显示图形
以上代码是用 Python 中的 Matplotlib 库绘制柱形图的示例。让我们逐行分析:
-
import matplotlib.pyplot as plt
: 导入 Matplotlib 库并使用 plt 作为别名。 -
years = ['2013', '2014', '2015', '2016', '2017', '2018', '2019']
: 创建一个包含年份数据的列表。 -
gmv = [10770, 16780, 24440, 30920, 37670, 48200, 57270]
: 创建一个包含 GMV(Gross Merchandise Volume,即交易额)数据的列表。 -
plt.figure(figsize=(10, 6))
: 创建一个新的图形,并设置其大小为宽度 10 英寸,高度 6 英寸。 -
bars = plt.bar(years, gmv, color='skyblue')
: 绘制柱形图,使用年份作为 x 轴数据,GMV 数据作为 y 轴数据,并指定柱形的颜色为天蓝色。返回的柱子对象存储在 bars 变量中。 -
for bar in bars:
: 对每个柱子进行循环。 -
yval = bar.get_height()
: 获取每个柱子的高度(即对应的 GMV 值)。 -
plt.text(bar.get_x() + bar.get_width()/2, yval, round(yval, 2), va='bottom', ha='center')
: 在每个柱子的上方居中显示相应的 GMV 数值,使用 round() 函数将数值保留两位小数。 -
plt.title('Alibaba Taobao+Tmall GMV (2013-2019)')
: 设置图的标题为"阿里巴巴淘宝+天猫 GMV (2013-2019)"。 -
plt.xlabel('Year')
: 设置 x 轴标签为"Year"。 -
plt.ylabel('GMV (in Billion USD)')
: 设置 y 轴标签为"GMV(以十亿美元计)"。 -
plt.show()
: 显示绘制的图形。
这段代码最终绘制了一个柱形图,展示了 2013 年到 2019 年阿里巴巴淘宝+天猫平台的 GMV 数据,并在每个柱子上方显示了相应的数值。
总结
总的来说,本文介绍了如何使用 Python 中的 Matplotlib 库绘制阿里巴巴淘宝+天猫平台在 2013 年到 2019 年的 GMV 数据柱形图。首先,我们了解了什么是 GMV 柱形图,以及它如何帮助我们比较不同年份的交易额。然后,通过导入 Matplotlib 库、准备数据、绘制柱形图和添加标签等步骤,详细说明了代码的实现过程。最后,我们展示了绘制的柱形图,并解释了其中的各个组成部分。通过本文,读者可以学习如何利用 Python 和 Matplotlib 库进行数据可视化,以及如何分析和理解阿里巴巴淘宝+天猫平台的 GMV 趋势。