matplotlib.text中文编码

时间: 2023-11-09 15:03:36 浏览: 68
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matplotlib中文乱码解决办法

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为了在matplotlib中正确显示中文，需要进行以下设置： 1. 安装中文字体库，如SimHei、Microsoft YaHei等； 2. 在代码中设置字体为中文字体，如下所示： ```python import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 设置中文字体 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决负号'-'显示为方块的问题 ``` 这样就可以在matplotlib中正确显示中文了。
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matplotlib显示中文

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import pandas as pd import csv import matplotlib.pyplot as plt import tkinter as tk from PIL import Image, ImageTk from tkinter import filedialog from matplotlib.backends.backend_tkagg import FigureCanvasTkAgg from tkinter import Tk, Button, Text, filedialog, messagebox from sklearn.preprocessing import StandardScaler,LabelEncoder from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor解释每一句代码的含义

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import matplotlib.pyplot as plt from wordcloud import WordCloud # 中文字体路径 font_path = 'path/to/your/font.ttf' # 列表文本数据 text_list = ["这是一段文本1", "这是一段文本2", "这是一段文本3"] # 合并文本数据 text = " ".join(text_list) # 创建词云对象，并指定字体路径和中文编码 wordcloud = WordCloud(font_path=font_path, collocations=False, width=800, height=400) # 生成词云图 wordcloud.generate(text) # 绘制词云图 plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear') plt.axis('off') plt.show()

这段代码看起来是用 Python 中的 matplotlib 和 wordcloud 库生成词云图。在代码中，您需要将 path/to/your/font.ttf 替换为您实际使用的中文字体文件路径。如果您没有中文字体文件，可以在网上下载，或者使用系统...

import requests from bs4 import BeautifulSoup import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False url = "https://nba.hupu.com/stats/players" response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser") players = [] scores = [] table = soup.find("table", class_="players_table") rows = table.find_all("tr") for row in rows[1:26]: cols = row.find_all("td") player = cols[1].text.strip() score_range = cols[4].text.strip() score_parts = score_range.split("-") min_score = float(score_parts[0]) max_score = float(score_parts[1]) score = int((min_score + max_score) / 2) players.append(player) scores.append(score) data = {"Player": players, "Score": scores} df = pd.DataFrame(data) fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 6)) ax.bar(players, scores, color='green', alpha=0.6) ax.set_xlabel('球员', fontsize=12) ax.set_ylabel('得分', fontsize=12) ax.set_title('NBA球员得分', fontsize=14) plt.xticks(rotation=45, ha='right', fontsize=8) ax.spines['top'].set_visible(False) ax.spines['right'].set_visible(False) for i, score in enumerate(scores): ax.text(i, score+0.5, str(score), ha='center', va='bottom') fig.tight_layout() plt.show()对这些代码做一些小的优化

1. 为了避免在代码中多次使用硬编码的数字和字符串，可以将它们定义为常量或变量，以提高代码的可读性和可维护性。比如，将“players_table”定义为一个常量，将球员数量限制为一个变量等等。 2. 可以考虑将整个...

请说明下列代码的设计步骤和设计思路：from wordcloud import WordCloud import matplotlib.pyplot as plt # 打开文本 text = open(r"C:\Users\HP\Desktop\learn\piano\shumo.txt",'r', encoding="gb18030").read() # 生成对象 wc = WordCloud().generate(text) # 显示词云 plt.imshow(wc, interpolation='bilinear') plt.axis("off") plt.show() # 保存到文件 wc.to_file(r"C:\Users\HP\Desktop\tupian\bilibli\67pasrbsydsabL2M8QeBnmwDO4zhJ1hq.gif")

需要提供文本文件的路径和编码方式（这里使用了gb18030编码）。 3. 生成词云对象：使用WordCloud()函数创建一个词云对象，并使用generate()方法传入文本内容生成词云。 4. 显示词云：使用plt.imshow()方法显示生成...

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import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier, plot_tree from sklearn.preprocessing import LabelEncoder import matplotlib.pyplot as plt # 加载csv文件 data = pd.read_csv("data填补.csv") # 将标签进行编码 le = LabelEncoder() data['label'] = le.fit_transform(data['label']) # 划分自变量和因变量 X = data.drop(columns=["label"]) y = data["label"] # 将数据集划分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 定义决策树模型 dt_model = DecisionTreeClassifier() # 训练决策树模型 dt_model.fit(X_train, y_train) # 计算测试集的准确率 accuracy = dt_model.score(X_test, y_test) print("测试集准确率：", accuracy) # 可视化决策树 plt.figure(figsize=(30, 30)) plot_tree(dt_model, filled=True, feature_names=X.columns, class_names=le.classes_) plt.show()我想使这段代码生成的决策图只显示置信度大于0.95的区间应该如何更改

# 将标签进行编码 le = LabelEncoder() data['label'] = le.fit_transform(data['label']) # 划分自变量和因变量 X = data.drop(columns=["label"]) y = data["label"] # 将数据集划分为训练集和测试集 X_...

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cv2.putText 是 OpenCV（Computer Vision Library）中的一个...如果上述步骤都做了还是出现问题，可能需要检查程序其他部分是否也有潜在的编码问题，或者尝试使用其他库（如 PIL 或 matplotlib）来添加中文文本。

import numpy as np import tensorflow_datasets as tfds import tensorflow as tf tfds.disable_progress_bar() import matplotlib.pyplot as plt def plot_graphs(history, metric):   plt.plot(history.history[metric])   plt.plot(history.history['val_'+metric], '')   plt.xlabel("Epochs")   plt.ylabel(metric)   plt.legend([metric, 'val_'+metric]) dataset, info = tfds.load('imdb_reviews', with_info=True,                           as_supervised=True) train_dataset, test_dataset = dataset['train'], dataset['test'] train_dataset.element_spec for example, label in train_dataset.take(1):   print('text: ', example.numpy())   print('label: ', label.numpy()) BUFFER_SIZE = 10000 BATCH_SIZE = 64 train_dataset = train_dataset.shuffle(BUFFER_SIZE).batch(BATCH_SIZE).prefetch(tf.data.AUTOTUNE) test_dataset = test_dataset.batch(BATCH_SIZE).prefetch(tf.data.AUTOTUNE) for example, label in train_dataset.take(1):   print('texts: ', example.numpy()[:3])   print()   print('labels: ', label.numpy()[:3]) VOCAB_SIZE = 1000 encoder = tf.keras.layers.TextVectorization(     max_tokens=VOCAB_SIZE) encoder.adapt(train_dataset.map(lambda text, label: text)) vocab = np.array(encoder.get_vocabulary()) vocab[:20] encoded_example = encoder(example)[:3].numpy() encoded_example for n in range(3):   print("Original: ", example[n].numpy())   print("Round-trip: ", " ".join(vocab[encoded_example[n]]))   print()解释一下这些代码。

import matplotlib.pyplot as plt 2. 禁用进度条，以免在输出过程中出现过多的信息： tfds.disable_progress_bar() 3. 加载IMDB评论数据集并获取有关数据集的信息： dataset, info = tfds.load...

cv2.puttext 输出中文乱码

例如，使用Pillow库中的ImageDraw.Draw.text()函数来绘制中文字符。 3. 将绘制好的图片转换为OpenCV可读取的格式。例如，使用Pillow库中的Image对象的tobytes()方法来将图片转换为bytes格式。 4. 使用OpenCV中的...

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