Python 常用字符串前缀的直方图

所以我为自己制作了一本很好的单词前缀词典，但现在我想用matplotlib将其转换成一个好看的直方图。我对整个matplot场景还不熟悉，我没有看到任何其他问题

这是我的字典的一个例子

{'aa':4, 'ca':6, 'ja':9, 'du':10, ... 'zz':1}

---

也许这会给你一个开始（在

ipython--pylab中制作）：

[1]中的
：来自itertools导入计数
在[2]中：前缀={'aa'：4'ca'：6'ja'：9'du'：10'zz'：1}
在[3]中：条（*zip（*zip（count（），前缀.values（）））
出[3]：
在[4]中：xticks（*zip（*zip（计数（0.4），前缀）））


相关文件：






我会使用pandas，因为它内置了：

熊猫使用了
numpy
和
matplotlib
，但使一些事情更方便

您可以这样简单地绘制结果：

In [26]: s = pd.Series({'aa':4, 'ca':6, 'ja':9, 'du':10, 'zz':1})

In [27]: s.plot(kind='bar', rot=0)
Out[27]: <matplotlib.axes.AxesSubplot at 0x5720150>

[26]中的
s=pd.Series（{'aa'：4，'ca'：6，'ja'：9，'du'：10，'zz'：1}）
在[27]中：s.plot（kind='bar'，rot=0）
出[27]：


# create some example data
In [266]: words = np.asarray(['aafrica', 'Aasia', 'canada', 'Camerun', 'jameica',
                              'java', 'duesseldorf', 'dumont', 'zzenegal', 'zZig'])

In [267]: many_words = words.take(np.random.random_integers(words.size - 1,
                                                            size=1000))
# convert to pandas Series
In [268]: s = pd.Series(many_words)

# show which words are in the Series
In [269]: s.value_counts()
Out[269]: 
zZig           127
Camerun        127
Aasia          116
canada         115
dumont         110
jameica        109
zzenegal       108
java           105
duesseldorf     83

# using vectorized string methods to count all words with same first two
# lower case strings as an example
In [270]: s.str.lower().str[:2].value_counts()
Out[270]: 
ca    242
zz    235
ja    214
du    193
aa    116

In [26]: s = pd.Series({'aa':4, 'ca':6, 'ja':9, 'du':10, 'zz':1})

In [27]: s.plot(kind='bar', rot=0)
Out[27]: <matplotlib.axes.AxesSubplot at 0x5720150>