plt.style.use(r'C:\Users\xYanZu\Anaconda3\Lib\site-packages\scienceplots\styles\science.mplstyle') plt.rcParams['text.usetex'] = Fals

plt.style.use(r'C:\Users\xYanZu\Anaconda3\Lib\site-packages\scienceplots\styles\science.mplstyle')是一个用于设置Matplotlib绘图样式的函数。它可以加载指定路径下的样式文件，从而改变绘图的外观。

plt.rcParams['text.usetex'] = False是用于设置Matplotlib中是否使用LaTeX渲染文本的参数。当该参数设置为False时，Matplotlib将使用普通文本渲染引擎来显示文本。

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Requirement already satisfied: networkx in d:\anaconda\lib\site-packages (3.1)

您看到的信息表示在您当前使用的Python环境中，已经安装了名为`networkx`的库，版本为3.1。`networkx`是一个开源的Python库，用于创建、操作以及研究复杂网络的结构、动态以及功能。它适用于网络算法的研究和模型分析，并且非常适合进行图论相关的计算和可视化。

例如，使用`networkx`可以创建各种类型的图（如有向图、无向图、加权图等），进行图的遍历，计算图中的路径、连接性、中心性指标，以及图形的绘制等。

以下是一个简单的使用`networkx`创建无向图并绘制的示例：

import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个空的无向图
G = nx.Graph()

# 添加节点
G.add_node(1)
G.add_nodes_from([2, 3])

# 添加边
G.add_edge(1, 2)
G.add_edges_from([(1, 3), (2, 3)])

# 绘制图形
nx.draw(G, with_labels=True)
plt.show()

D:\anaconda\lib\site-packages\pandas\plotting\_core.py:402: UserWarning: FixedFormatter should only be used together with FixedLocator

引用是一段使用seaborn库绘制数据集iris的散点图的代码。其中，sns.set_style("whitegrid")是设置图表样式为白色网格，sns.pairplot(iris,hue="Species",size=3)是绘制iris数据集的散点图，hue参数指定了按照"Species"列进行颜色标记。plt.show()用于显示图表。

引用是一段使用sklearn库进行K均值聚类的代码。首先，通过循环尝试不同的聚类数目，使用KMeans算法进行聚类，并计算每个聚类数目对应的WCSS值（WCSS代表聚类内部的方差之和）。接着，使用plt.plot(range(1, 11), wcss)绘制WCSS随聚类数目的变化曲线，plt.title、plt.xlabel和plt.ylabel分别设置标题和坐标轴的标签，最后使用plt.show()显示图表。

引用是一段使用sklearn库进行数据标准化的代码。首先，创建一个StandardScaler对象standardscaler，并调用其fit_transform方法对数据集df进行标准化处理。标准化后的数据存储在data_tf中，然后将其转换为DataFrame，并保持原数据集的列标签。

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