plt.plot设置字体类别

可以使用plt.rcParams来设置字体类别，具体步骤如下：

import matplotlib.pyplot as plt

# 设置字体为SimHei显示中文
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']

# 绘制图形
plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16])

# 显示图形
plt.show()

在上述代码中，我们使用plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']将字体设置为SimHei，从而实现了中文显示。如果需要设置其他字体，只需要将SimHei替换为其他字体即可。

相关问题

plt.legend()

### 回答1：
这行代码用于在Matplotlib中添加图例。Matplotlib中的图例是用于标识图形中不同元素的标签，通常用于区分不同的数据系列或图形类型。

在Matplotlib中，我们可以使用`plt.legend()`函数添加图例。如果我们在使用`plt.plot()`函数绘制折线图时指定了折线的标签，那么`plt.legend()`函数会自动将这些折线的标签添加到图例中。

例如，我们可以使用以下代码绘制一条简单的折线图，并添加图例：

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [0.1, 0.3, 0.2, 0.4, 0.5]

plt.plot(x, y, label='Line 1')
plt.legend()
plt.show()

这会在Matplotlib中绘制一条折线，横坐标为1到5，纵坐标为0.1到0.5，标签为`Line 1`。`plt.legend()`函数会自动将这个标签添加到图例中。我们可以通过调整参数来修改图例的位置、大小和样式等属性。

### 回答2：
plt.legend() 是用于为绘图添加图例的函数。图例是一个用来解释各个元素代表的图形，通常在绘图中使用不同的颜色或样式来表示不同的数据集或类别。

使用 plt.legend() 函数可以将图例添加到当前的图形中。默认情况下，它会自动获取当前绘图中的线条、曲线或点的标签，并将其显示在图例中。如果图像中没有设置标签，那么图例将不会显示。

函数还可以接受一些可选参数来调整图例的外观和位置。例如，可以指定图例的位置、边框、字体大小等。可以使用字符串或整数来指定图例的位置。常见的位置参数包括 "upper right"、"upper left"、"lower right"、"lower left" 和 "center"，也可以使用数字，其中 0 表示 "best"（自动选择最佳位置），1 表示 "upper right"，2 表示 "upper left"，以此类推。

此外，还可以使用 loc 参数来指定图例的位置。例如，plt.legend(loc="lower right") 将图例放在绘图区域的右下角。

除了基本的设置，还可以使用其他参数来调整图例的外观，例如设置图例的背景颜色、边框宽度、图例文本的字体大小和颜色等。

总结起来，plt.legend() 函数用于向绘图中添加图例，以便更好地解释和展示数据。它提供了许多自定义选项，可以调整图例的位置和外观，使图表更加美观和具有可读性。

### 回答3：
plt.legend()是Matplotlib库中的一个函数，用于给图形添加图例。图例是用来解释图中元素的标签或说明，使得读者可以更好地理解图形中的内容。

这个函数可以在图形中指定位置添加图例。在调用plt.legend()时，可通过传递参数来设置图例的位置、标签和样式。其中，位置参数可以使用字符串或位置码来确定图例的位置，比如：'upper right'表示图例位于右上角，'lower left'表示图例位于左下角。此外，还可以通过设置loc参数传递位置码来实现同样的效果。

要添加图例，需要先在绘图时给每个曲线指定一个label参数，用于标识该曲线在图例中的标签。然后，使用plt.legend()函数将这些标签添加到图像中。

具体用法如下：

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制曲线，并添加标签
plt.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6], label='曲线1')
plt.plot([1, 2, 3], [7, 8, 9], label='曲线2')

# 添加图例
plt.legend()

# 显示图形
plt.show()

以上代码将在图形中添加一个简单的图例，显示了两条曲线对应的标签。通过调用`plt.show()`函数，可以将绘制好的图像显示出来，观察添加的图例效果。

总之，plt.legend()是一个非常有用的函数，能够在Matplotlib的图形中添加图例，提升图形的可读性和信息传达效果。

import numpy as np from sklearn.cluster import MiniBatchKMeans from sklearn.datasets import load_iris from sklearn import preprocessing import matplotlib.pyplot as plt from pylab import mpl from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.metrics import silhouette_score from scipy.spatial.distance import cdist # 设置显示中文字体 mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] # 设置正常显示符号 mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False np.random.seed(5) iris = load_iris() X = iris.data y = iris.target min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler() X_minmax = min_max_scaler.fit_transform(X) batch_size = 15 num_cluster = 3 clf = MiniBatchKMeans(n_clusters=num_cluster, batch_size=batch_size, init='random') clf.fit(X_minmax) centers = clf.cluster_centers_ pre_clu = clf.labels_ vmarker = {0: '^', 1: 's', 2: 'D', } mValue = [vmarker[i] for i in pre_clu] for _marker, _x, _y in zip(mValue, X_minmax[:, 1], X_minmax[:, 2]): plt.scatter(_x, _y, marker=_marker,c='grey') plt.scatter(centers[:, 1], centers[:, 2], marker='*',s=200,c='black') plt.show() #手肘法则最佳k值 def sse_k(): K = range(1, 10) sse_result = [] for k in K: kmeans = KMeans(n_clusters=k) kmeans.fit(iris.data) sse_result.append(sum(np.min(cdist(iris.data, kmeans.cluster_centers_, 'euclidean'), axis=1)) / iris.data.shape[0]) plt.plot(K, sse_result, 'gx-') plt.xlabel('k') plt.ylabel(u'平均畸变程度') plt.title(u'肘部法则确定最佳的K值') plt.show() # 轮廓系统法最佳k值 def sc_k(): K = range(2, 10) score = [] for k in K: kmeans = KMeans(n_clusters=k) kmeans.fit(iris.data) score.append(silhouette_score(iris.data, kmeans.labels_, metric='euclidean')) plt.plot(K, score, 'r*-') plt.xlabel('k') plt.ylabel(u'轮廓系数') plt.title(u'轮廓系数确定最佳的K值') plt.show() sse_k() sc_k()

这段代码实现了对 iris 数据集进行聚类分析的功能。具体来说，它使用了 MiniBatchKMeans 算法对 iris 数据进行聚类，并使用了肘部法则和轮廓系数法来确定最佳的聚类数量 k。

首先，代码将 iris 数据集导入，然后进行了归一化处理。接着，使用 MiniBatchKMeans 算法对归一化后的数据进行聚类，得到聚类中心和每个数据点所属的聚类类别。最后，使用 matplotlib 绘制聚类散点图，其中每个数据点的颜色、形状表示它所属的聚类类别，聚类中心用星号标出。

在绘制完聚类散点图之后，代码使用肘部法则和轮廓系数法来确定最佳的聚类数量 k。具体来说，肘部法则使用 SSE（Sum of Squared Error）来度量聚类的有效性，它的基本思想是随着聚类数量 k 的增加，SSE 会逐渐减小，但当 k 增加到一定程度时，SSE 的下降速度会明显放缓，这个拐点就是肘部，对应的 k 值就是最佳的聚类数量。轮廓系数法则使用轮廓系数来度量聚类的有效性，它的基本思想是聚类效果越好，同一聚类类别内部的数据点越紧密，不同聚类类别之间的数据点越分散，因此轮廓系数的取值范围在 [-1, 1] 之间，越接近 1 表示聚类效果越好，对应的 k 值就是最佳的聚类数量。肘部法则和轮廓系数法都是常用的聚类分析方法。

总之，这段代码实现了对 iris 数据集进行聚类分析的功能，并使用了肘部法则和轮廓系数法来确定最佳的聚类数量 k。