Python Pandas, Numpy 和 Matplotlib 可视化：被引频次前十论文分析

以下是用 Python 代码读取 Excel 文件并进行数据分析和可视化的示例，展示被引频次前十的论文。/n/npython/nimport pandas as pd/nimport numpy as np/nimport matplotlib.pyplot as plt/n/n# 读取数据/ndata = pd.read_excel(r'D:/大學/大二/下學期/數據可視化/期末作業/數據整理/被引次數.xlsx')/n/n# 按被引频次降序排序并取前十/ndata_top10 = data.sort_values(by='被引频次', ascending=False).iloc[:10]/n/n# 设定 X 轴间距/nx_ticks = np.arange(len(data_top10.index))/nx_ticklabels = data_top10['论文名称']/n/n# 绘制步阶图/nfig, ax1 = plt.subplots()/nax1.step(x_ticks, data_top10['被引频次'], color='blue')/nax1.set_xlabel('论文名称')/nax1.set_ylabel('被引频次', color='blue')/nax1.tick_params(axis='y', labelcolor='blue')/nax1.set_xticks(x_ticks)/nax1.set_xticklabels(x_ticklabels, rotation=90)/n/n# 绘制柱状图/nax2 = ax1.twinx()/nax2.bar(x_ticks, data_top10['被引频次'], color='orange', alpha=0.5)/nax2.set_ylabel('被引频次', color='orange')/nax2.tick_params(axis='y', labelcolor='orange')/n/n# 显示图形/nplt.show()/n/n/n代码说明：/n/n1. 使用 Pandas 库的 read_excel 函数读取 Excel 文件中的数据，然后使用 sort_values 方法按被引频次降序排序，并使用 iloc 方法取前十行数据。/n2. 使用 Numpy 库的 arange 函数生成 X 轴间距，然后使用取出的前十行数据的 index 和 论文名称 生成 X 轴刻度标签，并将其旋转 90 度以防止中文字符重叠。/n3. 使用 Matplotlib 库的 subplots 函数创建画布和子图，并使用 step 方法绘制步阶图，使用 bar 方法绘制柱状图。注意，步阶图和柱状图使用了不同的颜色。/n4. 最后使用 show 方法显示图形。/n/n总结:/n/n本示例展示了如何使用 Python 的 Pandas, Numpy 和 Matplotlib 库进行数据分析和可视化，并结合了步阶图和柱状图的绘制方法，为分析和展示论文被引频次提供了有效工具。