#设置中文字体 font_path = 'c:/windows/Fonts/simhei.ttf' #你可以根据你的系统调整字体路径 font_prop = fm.FontProperties(fname=font_path)
时间: 2024-09-24 11:18:11 浏览: 72
在Python中,`FontProperties` 是 `matplotlib.font_manager` 模块中的一个类,用于配置文本的显示样式,包括字体、大小等。当你设置了 `font_path` 为中文字体文件路径,如 `simhei.ttf`,`font_prop` 就会根据这个路径加载相应的中文字体。接下来,你可以在绘制图表或添加文本标签时,通过传递 `font_prop` 对象来指定使用这个特定的中文字体。
例如:
```python
from matplotlib import font_manager as fm, rcParams
# 设置中文字体
font_path = r'C:\Windows\Fonts\simsun.ttc' # Windows系统常用的简体中文字体
font_prop = fm.FontProperties(fname=font_path)
# 使用font_prop设置图表标题为中文
rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决负号乱码
plt.title('这是一个使用了SimSun字体的中文标题', fontproperties=font_prop)
```
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from wordcloud import WordCloud #显示词云 w = WordCloud(font_path='C:/Windows/Fonts/simhei.TTF')#设置为中文字体,否则无法正常显示 text = 'this is shanghai,郭靖,和,哀牢山 三十六剑' w.fit_words(freqlist)#传入词频为字典类型,dic为上述字典 plt.imshow(w) #转为plt图形数据 plt.axis('off')#取消显示x-y轴 plt.show()#展示图形这段代码哪里有错
在这段代码中,`w.fit_words(freqlist)` 中的 `freqlist` 没有定义。您需要先定义 `freqlist` 变量为一个包含词频信息的字典,例如:
```
freqlist = {'this': 3, 'is': 2, 'shanghai': 4, '郭靖': 1, '和': 1, '哀牢山': 2, '三十六剑': 1}
```
其中,字典的 key 表示词语,value 表示该词语出现的次数。您需要根据自己的需求,构建一个合适的字典作为参数传入 `fit_words()` 方法中。例如:
```
from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt
freqlist = {'this': 3, 'is': 2, 'shanghai': 4, '郭靖': 1, '和': 1, '哀牢山': 2, '三十六剑': 1}
w = WordCloud(font_path='C:/Windows/Fonts/simhei.TTF')
w.fit_words(freqlist)
plt.imshow(w)
plt.axis('off')
plt.show()
```
请注意,您需要先安装 `wordcloud` 和 `matplotlib` 库,可以使用以下命令进行安装:
```
pip install wordcloud matplotlib
```
import csv chinese=[] number=[] with open('./数据1.csv', 'r', encoding='gbk') as file: reader = csv.reader(file) for row in reader: # print(row) # 第一竖列中文 chinese.append(row[0][0:3]) # 第二竖列去掉最后一个符号万 number.append(row[1][:-1]) print(chinese[1:]) print(number[1:]) #显示出来排名前20的品牌和价格 import matplotlib.pyplot as plt from wordcloud import WordCloud import matplotlib sorted_list = sorted(number[1:], reverse=True) top_10 = sorted_list[:20] top_10_indices = [number.index(num) for num in top_10[:20]] print(top_10) print(top_10_indices) result = [chinese[i] for i in top_10_indices] print(result) # 画折线图 font = {'family': 'SimHei', "size": 24} matplotlib.rc('font', **font) plt.plot(result, top_10) plt.tick_params(axis='x', labelsize=8) plt.tick_params(axis='y', labelsize=8) plt.show() # 画柱状图 plt.bar(result, top_10,width=0.5) plt.tick_params(axis='x', labelsize=8) plt.tick_params(axis='y', labelsize=8) plt.show() def generate_wordcloud(text): # 生成词云对象 wc = WordCloud( font_path='C:/Windows/Fonts/simhei.ttf', # 设置字体 background_color='white', # 设置背景颜色 max_words=200, # 设置最大显示的单词数量 max_font_size=100 # 设置最大的字体大小 ) # 生成词云 wc.generate(text) # 显示词云 plt.imshow(wc, interpolation='bilinear') plt.axis('off') plt.show() # 将列表转换为字符串 text = ' '.join(result) # 生成词云 generate_wordcloud(text) #价格热力图 import plotly.graph_objs as go from plotly.subplots import make_subplots # 创建子图 fig = make_subplots(rows=1, cols=1) # 添加热力图 fig.add_trace(go.Heatmap(z=[top_10], x=result, y=['']), row=1, col=1) # 更新布局 fig.update_layout(title='价格热力图', xaxis_title='价格', yaxis_title='') # 保存为html文件 fig.write_html('./热力图.html')这里的三个错误怎么改正
这段代码中的三个错误应该是:
1. 在导入 `matplotlib` 时,应该将其重命名为 `plt`,否则在代码中需要频繁使用 `matplotlib` 会显得冗长。
2. 在生成柱状图时,`plt.bar()` 函数中的 `width` 参数应该是 0.8,而不是 0.5。
3. 在生成热力图时,`z` 参数应该是一个二维数组,而不是一个一维数组。可以将 `top_10` 列表转换为二维数组再传入 `z` 参数中。
以下是修改后的代码:
```python
import csv
import matplotlib.pyplot as plt
from wordcloud import WordCloud
import plotly.graph_objs as go
from plotly.subplots import make_subplots
chinese = []
number = []
with open('./数据1.csv', 'r', encoding='gbk') as file:
reader = csv.reader(file)
for row in reader:
chinese.append(row[0][0:3])
number.append(row[1][:-1])
top_10 = sorted(number[1:], reverse=True)[:20]
top_10_indices = [number.index(num) for num in top_10[:20]]
result = [chinese[i] for i in top_10_indices]
# 画折线图
font = {'family': 'SimHei', "size": 24}
plt.rc('font', **font)
plt.plot(result, top_10)
plt.tick_params(axis='x', labelsize=8)
plt.tick_params(axis='y', labelsize=8)
plt.show()
# 画柱状图
plt.bar(result, top_10, width=0.8)
plt.tick_params(axis='x', labelsize=8)
plt.tick_params(axis='y', labelsize=8)
plt.show()
# 生成词云
def generate_wordcloud(text):
wc = WordCloud(
font_path='C:/Windows/Fonts/simhei.ttf',
background_color='white',
max_words=200,
max_font_size=100
)
wc.generate(text)
plt.imshow(wc, interpolation='bilinear')
plt.axis('off')
plt.show()
text = ' '.join(result)
generate_wordcloud(text)
# 价格热力图
fig = make_subplots(rows=1, cols=1)
z = [top_10]
z = [z] # 将一维数组转换为二维数组
fig.add_trace(go.Heatmap(z=z, x=result, y=['']), row=1, col=1)
fig.update_layout(title='价格热力图', xaxis_title='价格', yaxis_title='')
fig.write_html('./热力图.html')
```
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