plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

时间: 2024-05-18 19:14:43 浏览: 189
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基于plt.title无法显示中文的快速解决

这是一段Python代码，作用是设置Matplotlib绘图库的字体为微软雅黑，并且禁止使用负号。其中plt是Matplotlib库的一个子模块，rcParams是一个字典对象，['font.sans-serif']是其中的一个键，代表设置字体为无衬线字体，['Microsoft YaHei']则是对应的值，代表使用微软雅黑字体。['axes.unicode_minus']也是一个键，代表禁止使用负号，False则是对应的值。这段代码通常会放在程序的开头，以确保后续所有的绘图都会使用微软雅黑字体，并且不会出现负号显示问题。
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plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'Microsoft YaHei' plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False 绘制折线图时，可以指定x轴和y轴的数据，以及线条样式、颜色、标记等。 python plt.plot(x, y, 'g--*')...
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为了处理中文乱码和坐标轴负号，可以设置plt.rcParams['font.sans-serif']为['Microsoft YaHei']，并设置plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False。 饼图还可以通过一些额外的参数进行美化和个性化，例如：...

plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'Microsoft YaHei' plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False df = pd.read_excel(r"data_sum.xlsx") s = 4 struc_data = np.array(df) list_count = [] for i in struc_data: if i[s] not in list_count: list_count.append(i[s]) list_count_number = [] for i in struc_data: list_count_number.append(i[s].replace("IP属地：","")) Count = Counter(list_count_number) list_number = [] list_name = list(Count) for li in list(Count): list_number.append(Count[li])

- plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'Microsoft YaHei'：设置matplotlib库的字体为“Microsoft YaHei”。 - plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False：设置matplotlib库的坐标轴标签支持负号。 - df = pd...

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.mlab as mlab plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False birth_data = pd.read_csv('data/birth-rate.csv') birth_data.dropna(subset=['2008'], inplace=True) kde = mlab.GaussianKDE(birth_data['2008']) x2 = np.linspace(birth_data['2008'].min(), birth_data['2008'].max(), 100) # print(x2) # print(kde(x2)) plt.plot(x2, kde(x2), 'b', lw=2) plt.show()

这段代码是用来读取名为 "birth-rate.csv" 的文件，然后对该数据进行一些处理并绘制核密度估计图。 首先，利用 Pandas 库的 read_csv() 函数读取该文件，并将该数据集中 "2008" 列中含有缺失值的行删除。...

import matplotlib.pyplot as plt import squarify import pandas as pd plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei'] # 解决中文乱码问题 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 导入数据 data = pd.read_excel('C:/Users/lenovo/Desktop/《物流信息分析》Python课设资料/Datasets/1 Mat-dataset.xlsx') # 将月单位租金均值转化为整数形式 unit_price_mean= data.groupby('division')['unit_price'].mean() new_dict = {key: int(value) for key, value in unit_price_mean.items()} print(new_dict) # 树地图参数设置 label = ['宝安','南山','龙华','福田','龙岗','光明','罗湖','盐田','布吉'] sizes = new_dict # 绘制树地图 fig = plt.figure(figsize=(12, 8)) ax = fig.add_subplot(111) squarify.plot(sizes=sizes,label=label, edgecolor='white', linewidth=3) plt.title('深圳市出租房各区单位租金均值（元/月·平方米）', fontsize=20, color= 'purple') # 隐藏坐标轴 plt.axis('off') # 显示图形 plt.show()代码哪里有错

根据你提供的代码，我检查了一下，现在导入数据部分有一个错误。体来说，你提供的文件路径是对路径，但是在代码中使用对路径进行导入数据会更好些。请确保你的Excel文件与文件在同一个文件夹中，并将名与后缀名...

帮我优化import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns sns.set_style("whitegrid") plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False import csv data1=pd.read_csv('11理科成绩.csv',encoding='gbk') data2=pd.read_csv('11理科班级.csv',encoding='gbk')#导入数据 data1.fillna(0,inplace=True) data = pd.concat([data1, data2],axis=1) data['总分'] = data['语文']+data['数学']+data['英语']+data['物理']+data['化学']+data['生物'] top10 = data.sort_values('总分', ascending=False).head(10) for index, row in top10.iterrows(): print([row['班级'], row['姓名'], int(row['总分'])]) plt.barh(top10['姓名'], top10['总分']) plt.gca().invert_yaxis() plt.xlabel('总分') plt.ylabel('姓名') plt.title('总分前10对比图') plt.show() grouped=data.groupby('班级') std_df=grouped['语文'].std() std_df.plot(kind='bar') plt.xlabel('班级') plt.ylabel('标准差') plt.title('语文各班标准差对比图') plt.show() std_df=grouped['数学'].std() std_df.plot(kind='bar') plt.xlabel('班级') plt.ylabel('标准差') plt.title('数学各班标准差对比图') plt.show() std_df=grouped['英语'].std() std_df.plot(kind='bar') plt.xlabel('班级') plt.ylabel('标准差') plt.title('英语各班标准差对比图') plt.show() std_df=grouped['物理'].std() std_df.plot(kind='bar') plt.xlabel('班级') plt.ylabel('标准差') plt.title('物理各班标准差对比图') plt.show() std_df=grouped['化学'].std() std_df.plot(kind='bar') plt.xlabel('班级') plt.ylabel('标准差') plt.title('化学各班标准差对比图') plt.show() std_df=grouped['生物'].std() std_df.plot(kind='bar') plt.xlabel('班级') plt.ylabel('标准差') plt.title('生物各班标准差对比图') plt.show() std_df=grouped['总分'].std() std_df.plot(kind='bar') plt.xlabel('班级') plt.ylabel('标准差') plt.title('综合各班标准差对比图') plt.show()

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False import csv 另外，你可以将绘图的代码封装成一个函数，这样可以减少代码的重复性，例如： python ...

请在在以下代码中添加可以标准化新字段“R”、“F”、“M”数据的代码：import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from datetime import datetime plt.rcParams["font.sans-serif"]=["Microsoft YaHei"] #设置字体 plt.rcParams["axes.unicode_minus"]=False #解决"-"负号乱码问题 import warnings warnings.filterwarnings('ignore') import pandas as pd # 读取Excel文件，并将“订单”工作表读取为数据框 df = pd.read_excel('/home/mw/input/superstore8223/商城详细销售数据.xls', sheet_name='订单') # 输出数据框的基本信息 print("数据框的行数：", df.shape[0]) # 行数 print("数据框的列数：", df.shape[1]) # 列数 print("数据框的字段名称：", df.columns.tolist()) # 字段名称 print("数据框的字段类型：", df.dtypes.tolist()) # 字段类型 print("数据框的前5行：\n", df.head()) # 前5行数据 df = pd.read_excel('/home/mw/input/superstore8223/商城详细销售数据.xls') df_rfm = df.groupby('客户 ID').agg({'销售额':sum,'订单日期':[pd.Series.nunique,'max']}) ##计算 F、M df_rfm.columns = df_rfm.columns.droplevel() df_rfm.columns = ['Amount','Frequency','Time'] df_rfm['Amount'] = df_rfm['Amount'].map(lambda x:round(x,2)) statistics_date = datetime.strptime('2019-01-06',"%Y-%m-%d") df_rfm['Last_purchase'] = df_rfm['Time'].map(lambda x:(statistics_date - x).days) ##计算 R data = df_rfm[['Last_purchase','Frequency','Amount']] data.columns = ['R','F','M'] data.to_excel('RFM_data.xlsx')

可以在代码中添加以下代码来标准化新字段“R”、“F”、“M”数据： python from sklearn.preprocessing import StandardScaler # 标准化R、F、M字段数据 scaler = StandardScaler() data[['R', 'F', 'M']] = ...

plt.rcParams错误

plt.rcParams['font.sans-serif']=['Microsoft YaHei'] # 更换为微软雅黑字体 2.手动添加缺失字符 python import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.font_manager import FontProperties font = ...
rar

SimHei.rar

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei', 'Arial Unicode MS', 'Microsoft YaHei', 'Helvetica'] 6. **跨平台兼容性**：需要注意的是，Windows系统默认支持SimHei字体，但在Linux或MacOS系统中可能需要...

UserWarning: Glyph 25910 (\N{CJK UNIFIED IDEOGRAPH-6536}) missing from current font. plt.show()

plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决负号'-'显示为方块的问题 2. 下载字体：如果你使用的字体还是无法支持某些中文字符，你可以下载包含这些字符的字体文件，并将其放到系统字体目录下。 3. 不...

plt.plot怎么设置中文

可以通过以下步骤设置中文显示： 1. 安装中文字体库，例如SimHei或者Microsoft YaHei。 ...plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决负号显示问题 这样就可以在图表中显示中文了。

C:\Program Files\JetBrains\PyCharm 2021.3\plugins\python\helpers\pycharm_matplotlib_backend\backend_interagg.py:68: UserWarning: Glyph 21508 (\N{CJK UNIFIED IDEOGRAPH-5404}) missing from current font. FigureCanvasAgg.draw(self)怎么解决

plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题 2. 禁用中文字符集 如果不想安装中文字体，也可以禁用中文字符集。具体步骤如下： - 修改matplotlib的rcParams配置...

python plt 显示中文

plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 设置正常显示负号（-） 4. 绘制图表： python plt.plot(x, y) # 绘制图表，x和y为数据 plt.xlabel('横轴') # 设置横轴标签 plt.ylabel('纵轴') # 设置纵轴...

matplotlib.text中文编码

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、...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。

matplotlib.pyplot，中文乱码

plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决负号显示问题 2. **使用FontProperties指定字体**： 可以在绘图时针对特定的文本元素（如标题、标签等）指定字体。这种方法更为灵活，可以在同一张图中使用...
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