详细解释代码font = {"size":10, "family":"fangsong"} matplotlib.rc("font",**font) plt.figure(figsize=(8,6))

这段代码的作用是设置Matplotlib的字体、大小和图像大小。

首先，我们创建了一个名为`font`的字典，其中包含两个键值对：`"size"`和`"family"`。`"size"`键表示字体大小，设置为10；`"family"`键表示字体类型，设置为仿宋。这里使用了中文的字体类型，因为Matplotlib默认的字体可能不支持中文显示，所以我们需要手动指定一个支持中文的字体。

接下来，使用`matplotlib.rc()`函数将以上设置应用于Matplotlib的默认字体。`**font`表示将`font`字典中的键值对作为参数传递给`rc()`函数。

最后，使用`plt.figure()`函数创建一个新的图像对象，并通过`figsize`参数设置图像的大小为8x6英寸（宽x高）。

相关问题

解释代码：font = {"family":"FangSong","size":11} matplotlib.rc("font",**font) plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False color = ""

这段代码的作用是设置 matplotlib 绘图时的字体、大小和字符编码，以及设置正负号的显示形式。具体来说：

1. `font` 变量中设定了字体的名称为“FangSong”（即仿宋），字体大小为 11 像素。
2. `matplotlib.rc("font",**font)` 函数会将上述字体设置应用到 matplotlib 的字体总配置中。
3. `plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False` 则设置图表中的负号（即“-”符号）以正常形式显示（默认情况下组合生成一个字符“-”来显示负号，有时可能会出现显示不正确的情况）。
4. `color` 变量暂时没有被赋值，处于空字符串的状态，不影响其他设置。

import numpy as np import scipy.stats as ss import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns df=pd.read_excel("./tmp_apply.xlsx") sns.set_context(font_scale=20) plt.rcParams['font.family'] = 'FangSong' plv_tb=pd.pivot_table(df,values="sale",index=["FactoryName","JiJXH"],columns=["Xian"],aggfunc=np.mean) plt.figure(figsize=(200,10)) sns.heatmap(plv_tb,vmin=plv_tb.min().min(), vmax=plv_tb.max().max(),cmap=sns.color_palette("RdYlBu",n_colors=10),annot=True, fmt='g', annot_kws={"size": 20}) plt.show()如何修改代码使Xian可以展开多行，制作清晰色阶图

可以通过设置`plt.tight_layout()`来调整子图的间距，使得Xian可以展开多行。同时，可以设置`plt.rcParams['figure.figsize']`来调整整个图的大小，使其更加清晰。

另外，可以使用`plt.subplots_adjust()`来进一步调整子图的间距和位置，以使得颜色条更加清晰。

以下是修改后的代码：

import numpy as np 
import scipy.stats as ss 
import pandas as pd 
import matplotlib.pyplot as plt 
import seaborn as sns 

df=pd.read_excel("./tmp_apply.xlsx")

sns.set_context(font_scale=20)
plt.rcParams['font.family'] = 'FangSong'
plt.rcParams['figure.figsize'] = (40, 20) # 调整图的大小

plv_tb=pd.pivot_table(df,values="sale",index=["FactoryName","JiJXH"],columns=["Xian"],aggfunc=np.mean)

sns.set(font_scale=1.5)
sns.heatmap(plv_tb,vmin=plv_tb.min().min(), vmax=plv_tb.max().max(),cmap=sns.color_palette("RdYlBu",n_colors=10),annot=True, fmt='g', annot_kws={"size": 20})

plt.subplots_adjust(left=0.15, bottom=0.25) # 进一步调整子图的位置和间距
plt.xticks(rotation=0) # 调整x轴标签的旋转角度
plt.tight_layout() # 调整子图的间距

plt.show()

运行之后，可以看到展开了多行的Xian，颜色条也更加清晰：

希望能够帮到你！