diff --git "a/source/_posts/Python\345\256\236\351\252\214\342\200\224\342\200\224\346\225\260\346\215\256\345\210\206\346\236\220\344\271\213matplotlib.md" "b/source/_posts/Python\345\256\236\351\252\214\342\200\224\342\200\224\346\225\260\346\215\256\345\210\206\346\236\220\344\271\213matplotlib.md"
new file mode 100644
index 000000000..a86441606
--- /dev/null
+++ "b/source/_posts/Python\345\256\236\351\252\214\342\200\224\342\200\224\346\225\260\346\215\256\345\210\206\346\236\220\344\271\213matplotlib.md"
@@ -0,0 +1,116 @@
+---
+title: 'Python实验——数据分析之matplotlib'
+tags:
+  - Python
+categories:
+  - Python
+cover: >-
+  https://th.bing.com/th/id/OIP.dJToM1TiZiJA0GYwzDHwjQHaHY?w=179&h=180&c=7&r=0&o=5&pid=1.7
+date: 2024-11-13 08:49:32
+cover: https://t.mwm.moe/fj?20241113084932952
+---
+
+## 代码
+
+```py
+import matplotlib.pyplot as plt
+import numpy as np
+import pandas as pd
+import warnings
+
+warnings.filterwarnings("ignore")
+plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"]
+plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False
+
+# 绘制 y = x^2 + 2x + 1 的图像
+x = np.linspace(-5, 3, 100)
+y = x**2 + 2 * x + 1
+plt.plot(x, y, "b--", label="$y=x^{2}+2x+1$")
+plt.axvline(x=-1, color="r", linestyle="--", linewidth=2.5)
+plt.xlabel("x")
+plt.ylabel("y")
+plt.legend()
+plt.show()
+
+# 绘制 sin(x) 和 cos(x) 的子图
+x = np.linspace(-3.14, 3.14, 100)
+y1 = np.sin(x)
+y2 = np.cos(x)
+plt.subplot(2, 1, 1)
+plt.plot(x, y1, "b", linewidth=2.5)
+plt.title("$sinx$")
+plt.subplot(2, 1, 2)
+plt.plot(x, y2, "r--", linewidth=2.5)
+plt.title("$cosx$")
+plt.tight_layout()
+plt.show()
+
+# 读取酒店数据并绘制柱状图
+df = pd.read_excel("酒店数据2.xlsx", index_col=0)
+data = df["地区"].value_counts()
+x = data.index
+y = data.values
+plt.figure(figsize=(10, 6))
+plt.bar(x, y, color="g")
+plt.title("每个地区酒店数量", fontsize=20)
+plt.xlabel("地区", fontsize=18)
+plt.ylabel("酒店数量", fontsize=18)
+plt.xticks(rotation=45)
+for a, b in zip(x, y):
+    plt.text(a, b + 3, b, ha="center", va="bottom", fontsize=10)
+plt.show()
+
+# 价格等级的柱状图和饼图
+data2 = df["等级"].value_counts()
+x = data2.index
+y = data2.values
+plt.figure(figsize=(10, 6))
+plt.bar(x, y, color="g")
+plt.title("各个价格等级占比", fontsize=20)
+plt.xlabel("价格等级", fontsize=18)
+plt.ylabel("酒店数量", fontsize=18)
+plt.xticks(rotation=45)
+plt.show()
+plt.pie(y, labels=x, autopct="%1.1f%%")
+plt.show()
+
+# 酒店评分的直方图
+plt.hist(df["评分"], bins=10, edgecolor="black")
+plt.title("酒店评分直方图")
+plt.xlabel("评分")
+plt.ylabel("频数")
+plt.show()
+
+# 确保使用正确的列名来计算评分均值
+df["评分均值"] = df.groupby("等级")["评分"].transform("mean")
+
+# 按照评分均值排序
+sorted_df = df[["等级", "评分均值"]].drop_duplicates().sort_values(by="评分均值")
+
+plt.figure(figsize=(10, 6))  # 设置图片大小
+plt.bar(sorted_df["等级"], sorted_df["评分均值"], color="b")  # 绘制柱状图
+
+plt.title("每个价格等级酒店评分均值", fontsize=20)  # 设置标题
+plt.xlabel("等级", fontsize=18)
+plt.ylabel("评分均值", fontsize=18)  # 对横纵轴进行说明
+plt.xticks(rotation=45)  # 标签转90度
+
+plt.show()
+
+```
+
+## 截图
+
+![img](https://picx.zhimg.com/80/v2-a415d2f26f7bdda9ea7a41bca004184b.png)
+
+![img](https://picx.zhimg.com/80/v2-eae1c71d796e8557db45c8561a6eeb20.png)
+
+![img](https://pic1.zhimg.com/80/v2-a9f33eeddfb238d4dc982c29914ebb2b.png)
+
+![img](https://picx.zhimg.com/80/v2-26289929eb484776239311a94288eff8.png)
+
+![img](https://pica.zhimg.com/80/v2-a73b87205f95efbed50c34dfa546cbcb.png)
+
+![img](https://picx.zhimg.com/80/v2-6b8548cb121f8c0cbf0dfbdc194d33e5.png)
+
+![img](https://pic1.zhimg.com/80/v2-8374954247c4328c04362909b15d02b0.png)
diff --git "a/source/_posts/Python\350\257\276\345\220\216\351\242\230.md" "b/source/_posts/Python\350\257\276\345\220\216\351\242\230.md"
index cf961679b..9c23a41b1 100644
--- "a/source/_posts/Python\350\257\276\345\220\216\351\242\230.md"
+++ "b/source/_posts/Python\350\257\276\345\220\216\351\242\230.md"
@@ -1475,6 +1475,10 @@ print(normalized_matrix)
 
 ```
 
+## 爬虫实验
+
+地址：[爬虫实验](https://blog.w1ndys.top/posts/6d67d75.html)
+
 ## 专项知识点-正则表达式
 
  1. **匹配 "abbbbbbbbbc" 中的 "abbbbbbbb"（从贪婪非贪婪角度分析）**  
@@ -1558,4 +1562,7 @@ print(normalized_matrix)
 
     - `r'<li[^>]*class="active"[^>]*>` 匹配包含 `class="active"` 的 `li` 元素。
     - `.*?<a[^>]*singer="([^"]*)"[^>]*>` 用来捕获 `<a>` 标签中的 `singer` 属性（即歌手名）。
-    - `(.*?)</a>` 捕获 `<a>` 标签中的歌曲名。
\ No newline at end of file
+    - `(.*?)</a>` 捕获 `<a>` 标签中的歌曲名。
+
+## 数据分析之matplotlib
+