Python 创建字典数据图？

我对python真的是个新手，只是想在python中获得一些基本的实践。我从今天开始创建基本函数，并想做一个与之类似的项目

我想使用一个不同的dataset（）来执行与上面链接的项目相同的代码。我想用同样的代码来计算一支球队赢得超级碗的次数。我的代码运行得很好，但现在我对绘制这些数据感到好奇。我对大多数图形使用matplotlib.pyplot，但这不起作用，因为我使用的是数据字典。我如何绘制这些数据，可能是团队在一个轴上，而他们的胜利在另一个轴上？代码如下：

 # Import pandas
import pandas as pd

# Import Twitter data as DataFrame: df
df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/veeralakrishna/DataCamp-Portfolio-Project-Solutions--Python/master/TV%2C%20Halftime%20Shows%2C%20and%20the%20Big%20Game/datasets/super_bowls.csv")

# Define count_entries()
def count_winners(df, col_name='team_winner'):
    """Return a dictionary with counts of
    wins as value for each team."""

    # Initialize an empty dictionary: cols_count
    wins_count = {}

    # Extract column from DataFrame: col
    col = df[col_name]

    # Iterate over the column in DataFrame
    for entry in col:

       # If entry is in wins_count, add 1
        if entry in wins_count.keys():
           wins_count[entry] += 1

       # Else add the entry to wins_count, set the value to 1
         else:
           wins_count[entry] = 1

# Return the cols_count dictionary
return wins_count

这将返回我要绘制的字典：

{'Philadelphia Eagles': 1, 'New England Patriots': 5, 'Denver Broncos': 3, 'Seattle Seahawks': 1, 'Baltimore Ravens': 2, 'New York Giants': 4, 'Green Bay Packers': 4, 'New Orleans Saints': 1, 'Pittsburgh Steelers': 6, 'Indianapolis Colts': 1, 'Tampa Bay Buccaneers': 1, 'St. Louis Rams': 1, 'Dallas Cowboys': 5, 'San Francisco 49ers': 5, 'Washington Redskins': 3, 'Chicago Bears': 1, 'Los Angeles Raiders': 1, 'Oakland Raiders': 2, 'Miami Dolphins': 2, 'Baltimore Colts': 1, 'Kansas City Chiefs': 1, 'New York Jets': 1}

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任何建议都将不胜感激

没有理由不能使用.keys（）和.values（）绘制字典。下面是一个显示水平条形图的示例（我选择了这个方向，以便团队名称在Y轴上可读）。它基于Pythonspot.com上的一个简单示例

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

def plot_wins(data):
    teams = data.keys()
    wins = data.values()
    y_pos = np.arange(len(teams))

    plt.barh(y_pos, wins, align='center', alpha=0.5)
    plt.yticks(y_pos, teams)
    plt.xlabel('Wins')
    plt.title('Superbowl Wins by Team')
    plt.tight_layout()
    plt.show()

plot_wins({ 'Philadelphia Eagles': 1, 'New England Patriots': 5, ..etc..})

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没有理由不能使用.keys（）和.values（）绘制字典。下面是一个显示水平条形图的示例（我选择了这个方向，以便团队名称在Y轴上可读）。它基于Pythonspot.com上的一个简单示例

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

def plot_wins(data):
    teams = data.keys()
    wins = data.values()
    y_pos = np.arange(len(teams))

    plt.barh(y_pos, wins, align='center', alpha=0.5)
    plt.yticks(y_pos, teams)
    plt.xlabel('Wins')
    plt.title('Superbowl Wins by Team')
    plt.tight_layout()
    plt.show()

plot_wins({ 'Philadelphia Eagles': 1, 'New England Patriots': 5, ..etc..})

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如您所述，使用matplotlib是解决此问题的最佳方法

Dict包含键值，所以您只需要一种方法来迭代所有键值，并将其用作x值，Dict值用作y值。Python有许多内置模块可以帮助实现这一点

zip

-将元素按拉链拉入，使每个键、值成为例如（'New England Patriots'，5）

将matplotlib.pylab作为plt导入
d={费城鹰队：1，“新英格兰爱国者队”：5，“丹佛野马队”：3，“西雅图海鹰队”：1，“巴尔的摩乌鸦队”：2，“纽约巨人队”：4，“绿湾包装工队”：4，“新奥尔良圣徒队”：1，“匹兹堡钢铁队”：6，“印第安纳波利斯小马队”：1，“坦帕湾海盗队”：1，“圣路易斯公羊队”：1，“达拉斯牛仔队”：5，“旧金山49人队”：5，“华盛顿队”红人队：3支，‘芝加哥熊队’：1支，‘洛杉矶突击队’：1支，‘奥克兰突击队’：2支，‘迈阿密海豚队’：2支，‘巴尔的摩小马队’：1支，‘堪萨斯城酋长队’：1支，‘纽约喷气机队’：1}
lists=sorted（d.items（））#按键排序，返回元组列表
#您可以使用下面的方法按值排序，因此图形将以递增的梯度显示
#列表=已排序（d.items（），key=lambda kv:kv[1]，reverse=True）
x、 y=zip（*列表）#将成对列表解压为两个元组
plt.xlabel（“团队”）
plt.ylabel（'Wins'）
平面图（x，y）
plt.xticks（x，旋转=垂直）
plt.show（）

这是上面代码生成的图形。您可能希望缩短键的值，使其看起来更好

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如您所述，使用matplotlib是解决此问题的最佳方法

Dict包含键和值，所以您只需要一种方法来迭代所有键，并将其用作x值，Dict值用作y值。Python有很多内置的模块可以帮助您实现这一点

zip

-将元素按拉链拉入，使每个键、值成为例如（'New England Patriots'，5）

将matplotlib.pylab作为plt导入
d={费城鹰队：1，“新英格兰爱国者队”：5，“丹佛野马队”：3，“西雅图海鹰队”：1，“巴尔的摩乌鸦队”：2，“纽约巨人队”：4，“绿湾包装工队”：4，“新奥尔良圣徒队”：1，“匹兹堡钢铁队”：6，“印第安纳波利斯小马队”：1，“坦帕湾海盗队”：1，“圣路易斯公羊队”：1，“达拉斯牛仔队”：5，“旧金山49人队”：5，“华盛顿队”红人队：3支，‘芝加哥熊队’：1支，‘洛杉矶突击队’：1支，‘奥克兰突击队’：2支，‘迈阿密海豚队’：2支，‘巴尔的摩小马队’：1支，‘堪萨斯城酋长队’：1支，‘纽约喷气机队’：1}
lists=sorted（d.items（））#按键排序，返回元组列表
#您可以使用下面的方法按值排序，因此图形将以递增的梯度显示
#列表=已排序（d.items（），key=lambda kv:kv[1]，reverse=True）
x、 y=zip（*列表）#将成对列表解压为两个元组
plt.xlabel（“团队”）
plt.ylabel（'Wins'）
平面图（x，y）
plt.xticks（x，旋转=垂直）
plt.show（）

这是上面代码生成的图形。您可能希望缩短键的值，使其看起来更好

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谢谢！这就是我要找的！谢谢！这就是我要找的！谢谢！这是我想要的非常好的形象化。谢谢！这是我想要的非常好的形象化。