import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt

期刊发文量数据

data = {'图书馆学刊': 7, '内蒙古科技与经济': 6, '图书馆学研究': 5, '大学图书情报学刊': 4, '农业图书情报': 4, '图书馆工作与研究': 4, '河南图书馆学刊': 4, '情报探索': 3, '图书情报导刊': 3, '图书馆研究与工作': 3, '数字图书馆论坛': 3, '图书馆界': 3, '电脑知识与技术': 2, '国家图书馆学刊': 2, '高校图书馆工作': 2, '科技信息': 2, '图书馆研究': 2, '办公室业务': 2, '江苏科技信息': 2, '图书馆理论与实践': 2, '图书馆论坛': 2, '西部学刊': 2, '兰台世界': 2, '大学图书馆学报': 2, '全国中小型公共图书馆联合会2015年研讨会会议论文集': 1, '图书情报工作': 1, '佳木斯职业学院学报': 1, '出版广角': 1, '新疆衣垦科技': 1, '四川图书馆学报': 1}

对期刊发文量进行降序并统计有多少间期刊发表文章

sorted_data = sorted(data.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True) journal_num = len(sorted_data) print('共有', journal_num, '间期刊发表文章')

抽出前十的数据

top_ten = dict(sorted_data[:10]) print('前十期刊发表文章量:', top_ten)

对X轴设置间距，不让中文字符重叠

x_labels = list(top_ten.keys()) x_ticks = np.arange(len(x_labels)) plt.xticks(x_ticks, x_labels, rotation=45)

进行可视化，画折线图

plt.figure(figsize=(10, 6)) # 改变可视化图片大小 plt.plot(x_ticks, list(top_ten.values()), 'r-o') plt.title('期刊发文量排名前十') # 图片标题 plt.xlabel('期刊名') # X轴标签 plt.ylabel('发文量') # Y轴标签 plt.show(