import matplotlib.pyplot as plt用了之后运行不会出现图
时间: 2023-12-09 09:06:45 浏览: 55
像素宽度、高度、dpi(每英寸点数)和显示模式等因素可能影响图形显示。请尝试添加以下代码并调整参数:
```
import matplotlib.pyplot as plt
# 创建数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]
# 绘制图形
plt.plot(x, y)
# 调整图形大小和dpi
plt.figure(figsize=(8, 6), dpi=100)
# 显示图形
plt.show()
```
如果您已经尝试了这些方法但仍然无法显示图形,请检查您的环境是否正确安装了matplotlib,并尝试在其他IDE或终端中运行代码。
相关问题
import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn import metrics import matplotlib.pyplot as plt
这段代码导入了 pandas、numpy、scikit-learn 和 matplotlib.pyplot 库中的一些常用模块和函数。
- `import pandas as pd` 导入了 pandas 库,并将其重命名为 pd,用于数据处理和分析。
- `import numpy as np` 导入了 numpy 库,并将其重命名为 np,用于数值计算和数组操作。
- `from sklearn.model_selection import train_test_split` 导入了 scikit-learn 库中的 train_test_split 函数,用于将数据集拆分为训练集和测试集。
- `from sklearn.linear_model import LogisticRegression` 导入了 scikit-learn 库中的逻辑回归模型(LogisticRegression),用于进行分类任务。
- `from sklearn import metrics` 导入了 scikit-learn 库中的 metrics 模块,用于评估模型性能。
- `import matplotlib.pyplot as plt` 导入了 matplotlib 库中的 pyplot 模块,并将其重命名为 plt,用于绘制数据可视化图形。
这段代码的目的是导入所需的库和模块,以便在后续的代码中使用它们进行数据处理、模型训练和评估以及结果可视化等操作。
import matplotlib matplotlib.use("Agg") import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd plt.rcParams['font.sans-serif']=['simhei'] plt.rcParams['font.family']='sans-serif' plt.figure(figsize=(6,4)) def test(): #********** Begin ***** #读取“各站点各时刻进出站客流数据.xlsx”,绘制站点 155 各时刻进站客流线性图 #最后,采用plt.savefig函数保存图片,文件路径如下:"学员4.2/155各时刻进站客流线性图.png" #********** End **********#
可以将代码修改为以下形式:
import matplotlib
matplotlib.use("Agg")
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
plt.rcParams['font.sans-serif']=['simhei']
plt.rcParams['font.family']='sans-serif'
def test():
# 读取数据
df = pd.read_excel('各站点各时刻进出站客流数据.xlsx')
# 筛选出站点155的数据
df_155 = df[df['站点编号']==155]
# 绘制线性图
plt.plot(df_155['时间'], df_155['进站客流'], color='b', label='进站客流')
plt.plot(df_155['时间'], df_155['出站客流'], color='r', label='出站客流')
plt.title('155站点各时刻进出站客流线性图')
plt.xlabel('时间')
plt.ylabel('客流量')
plt.legend()
# 保存图片
plt.savefig('学员4.2/155各时刻进出站客流线性图.png')
plt.show()
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