# 执行API调用并存储响应 url = 'https://api.github.com/search/repositories?q=language:python&sort=stars' headers = { 'Accept' : 'application/vnd.github.v3+json' } r = requests . get ( url , headers = headers ) print ( f "Status code: {r.status_code}" ) # 处理结果 response_dict = r . json ( ) repo_dicts = response_dict [ 'items' ] stars , labels , repo_links = [ ] , [ ] , [ ] for repo_dict in repo_dicts : repo_name = repo_dict [ 'name' ] repo_url = repo_dict [ 'html_url' ] # 添加可点击的链接 repo_link = f "<a href='{repo_url}'>{repo_name}</a>" repo_links . append ( repo_link ) stars . append ( repo_dict [ 'stargazers_count' ] ) owner = repo_dict [ 'owner' ] [ 'login' ] description = repo_dict [ 'description' ] label = f "{owner}<br />{description}" labels . append ( label ) # 可视化 data = [ { 'type' : 'bar' , 'x' : repo_links , 'y' : stars , 'hovertext' : labels , # 鼠标放上去时显示的信息 'marker' : { # marker 设置影响条形设计 'color' : 'rgb(60, 100, 150)' , 'line' : { 'width' : 1.5 , 'color' : 'rgb(25, 25, 25)' } 'opacity' : 0.6 , my_layout = { 'title' : 'GitHub 上最受欢迎的python项目' , 'titlefont' : { 'size' : 28 } , 'xaxis' : { 'title' : 'Repository' , 'titlefont' : { 'size' : 24 } , 'tickfont' : { 'size' : 14 } 'yaxis' : { 'title' : 'Stars' , 'titlefont' : { 'size' : 24 } , 'tickfont' : { 'size' : 14 } fig = { 'data' : data , 'layout' : my_layout } offline . plot ( fig , filename = 'python_repos.html' ) 学习数据分析过程中的一些小实例，一方面加深我对代码的理解，另一方面希望对在看的您有一点小帮助。import requestsfrom plotly.graph_objs import Barfrom plotly import offline# 执行API调用并存储响应url = 'https://api.github.com/search/repositories?q=language:python&amp;sort=stars'headers = {'Accept': 'applica. 要下载 Python 数据分析 与可 视 化 教程，你可以按照以下步骤进行操作。 首先，打开你的浏览器，并进入一个可靠的网络资源下载网站，例如 GitHub 、CSDN或者 Python 官方网站等。在搜索框中输入“ Python 数据分析 与可 视 化 教程”，并点击搜索按钮。 接下来，浏览搜索结果，找到适合你的教程。你可以根据教程的评价、作者的信誉和教材的内容来选择最合适的教程。 一旦找到合适的教程，点击下载按钮。通常，会有不同的下载格式可供选择，如PDF、EPUB、MOBI等。根据你的需求选择一个合适的格式。 下载完成后，你可以将教程保存到你的计算机或移动设备中的任意文件夹中。确保文件名和格式都是正确的，以便于以后阅读和使用。 最后，打开下载的教程文件，使用你习惯的 PDF 阅读软件（如Adobe Acrobat Reader）来阅读和学习。 通过以上步骤，你可以轻松地下载 Python 数据分析 与可 视 化 教程，并开始学习和掌握相关的技能。加油！ ### 回答2： Python 数据分析 与可 视 化 教程是一种教学资源，可帮助学习者掌握使用 Python 进行 数据分析 和可 视 化 的技能。下载教程可以让学习者在离线情况下学习和实验，提高学习的效率。 下载 Python 数据分析 与可 视 化 教程的步骤如下： 1. 在网络上搜索 Python 数据分析 与可 视 化 教程下载资源。 2. 找到合适的下载链接或网站，确保网站的可信度。 3. 点击下载链接或访问网站，按照指示完成下载过程。 4. 一般情况下，下载资源可能是一个压缩文件，需要解压缩后才能使用。 5. 在解压缩后的文件夹中，可以找到教程的相关文件，如电子书、示例代码等。 6. 通过阅读教程的电子书或使用示例代码，学习 Python 数据分析 和可 视 化 的基本概念和技能。 7. 如果教程中包含了实际数据集，可以使用 Python 的 数据分析 库，如Pandas、NumPy等来进行数据处理和分析。 8. 使用 Python 的可 视 化 库，如Matplotlib、Seaborn等，将数据可 视 化 ，并生成图表和图形。 9. 根据教程的指导，使用 Python 编写代码并运行，通过实践来巩固所学内容。 10. 在学习过程中，可以通过与教程中的示例比较和尝试不同的方法，提升自己的理解和实践能力。 总之，下载 Python 数据分析 与可 视 化 教程可以让学习者离线学习和实践 数据分析 和可 视 化 技能，提高学习效率和学习成果。