文章目录
- 前言
- 一、GMV 的柱形图是什么？
- 二、编写代码
- 总结
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：
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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。
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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。
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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。
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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
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：
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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。
