今天來製圖囉～這之前分享一些製圖時需要特別注意的一些建議：

• 選擇合適的圖表類型： 不同的資料和目的需要不同的圖表。例如，使用直方圖來表示分布，使用折線圖來顯示趨勢，使用散點圖來表示變數之間的關係。
• 軸標籤和標題： 總是添加適當的 x 和 y 軸標籤以及圖表標題，能更容易理解你的資料。
• 避免過度裝飾： 圖表應該是簡潔而易於理解的，避免過多的裝飾元素，如陰影、3D效果等，除非這些元素對於傳達資訊至關重要。
• 適當的顏色使用： 選擇對比度強的顏色，以區分不同的資料類別。
• 圖例和標籤： 如果有多個數據系列，請確保添加了圖例，使觀眾能夠區分它們。
• 註釋和箭頭： 如果有需要，可以使用註釋和箭頭來強調圖表中的特定區域或趨勢。

現在開始吧！

• 提取site_id和average_age列

site_ids = data['site_id']
average_ages = data['average_age']

• 設置圖型大小

plt.figure(figsize=(15, 6)) 

• 創建柱狀圖

plt.bar(range(len(site_ids)), average_ages)

• 設置x/y軸標籤

plt.xlabel('city')
plt.ylabel('average_age')

• 設置圖表表題

plt.title('Distribution of Average Age by City')

• 創建x軸座標，以保持與數據文件中的順序一致

plt.xticks(range(len(site_ids)), site_ids, rotation=45)

• 調整布局，確保標籤不重疊

plt.tight_layout()

• 顯示圖表

plt.show()

繪圖完可以看到：