用中文描述matplotlib,pyplot.text

时间: 2023-05-27 10:04:59 浏览: 85
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Matplotlib.pyplot 三维绘图的实现示例

1. matplotlib：是一个Python绘图库，可以方便地绘制各种类型的图表，如折线图、柱状图、散点图、饼图等。 2. pyplot.text：是matplotlib库中的一个函数，用于在图表中添加文本标注。可以指定文本内容、位置、字体大小和颜色等参数。通过添加文本标注可以更加清晰地说明图表的含义和数据特征。
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import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #解决中文乱码 df=pd.read_excel('体温.xls') #导入Excel文件 #折线图 x=df['日期'] #x轴数据 y=df['体温'] #y轴数据 plt.plot(x,y,color='m',linestyle='-',marker='o',mfc='w') plt.xlabel('2020年2月') #x轴标题 plt.ylabel('基础体温') #y轴标题 #图表标题 plt.title('14天基础体温曲线图',fontsize='18') #设置x轴刻度及标签 dates=['1日','2日','3日','4日','5日', '6日','7日','8日','9日','10日', '11日','12日','13日','14日'] plt.xticks(range(1,15,1),dates) plt.yticks([35.4,35.6,35.8,36,36.2,36.4,36.6,36.8, 37,37.2,37.4,37.6,37.8,38]) for a,b in zip(x,y): plt.text(a,b+0.05,'%.1f'%b,ha = 'center',va = 'bottom',fontsize=9) #图例 plt.legend() #绘制一个两端缩进的箭头 plt.annotate('最高体温', xy=(9,37.1), xytext=(10.5,37.1), xycoords='data', arrowprops=dict(facecolor='r', shrink=0.05)) plt.show()。这段代码有什么错误吗

这段代码看起来没有明显的错误，但是还可以进行一些改进和优化。 以下是一些可能的改进和建议： 1. 确保文件路径正确：请...如果你遇到任何错误或问题，请提供相关错误提示或详细描述，以便更好地帮助你解决问题。
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matplotlib

在给定的描述中，“pip install xxx.whl”指示了使用pip安装.whl（wheel）格式的软件包。.whl文件是一种预编译的Python二进制包，可以直接安装而无需构建源代码，这样可以提高安装速度并避免依赖性问题。这里...
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这段代码的运行问题可能是由于缺少一些依赖包或路径设置不正确导致的。你可以尝试以下几个步骤来解决问题： 1. 确保你已经安装了需要的依赖包...如果你能提供具体的错误信息或更详细的描述，我可以给出更准确的帮助。

改进这段代码 import pandas as pd from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer from sklearn import tree from sklearn.model_selection import train_test_split import matplotlib.pyplot as plt filepath='E:\\《python与数据科学》考核方式和考核说明\\银行营销数据_训练集和测试集.xlsx' data=pd.read_excel(filepath,sheet_name=0) vec_x=DictVectorizer(sparse = False) vec_y=DictVectorizer(sparse = False) x_feature = data[['duration','emp.var.rate','nr.employed']] x_train = vec_x.fit_transform(x_feature.to_dict(orient='records')) y_feature = data[['y']] y_train = vec_y.fit_transform(y_feature.to_dict(orient='records')) print('show feature\n',x_feature) print('show vector\n',x_train) print('show vector name\n',vec_x.get_feature_names_out()) print('show feature\n',y_feature) print('show vector\n',y_train) print('show vector name\n',vec_y.get_feature_names_out()) clf = tree.DecisionTreeClassifier(criterion='gini') clf.fit(x_train,y_train) plt.figure(figsize=(30,10),facecolor='yellow') tree.plot_tree(clf,filled = True); plt.show() r=tree.export_text(clf,feature_names=list(vec_x.get_feature_names_out())) print(r) filepath1='E:\\《python与数据科学》考核方式和考核说明\\银行营销数据_待分析.xlsx' data1=pd.read_excel(filepath1,sheet_name=0) data['考试学号']=data['考试学号'].astype("str") data1=data1[data1['考试学号'] == 2020051507220] x_feature = data1[['duration','emp.var.rate','nr.employed']] x_test = vec_x.fit_transform(x_feature.to_dict(orient='records')) test_predict = clf.predict(x_test) print(test_predict) print(vec_y.get_feature_names_out())

这段代码的主要作用是使用决策树分类器对银行...4. 使用更加规范的命名方式：变量名和函数名应使用下划线分割，且应该具有描述性，易于理解。 5. 添加异常处理：在代码中添加异常处理机制，防止程序在出现错误时崩溃。

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import matplotlib.pyplot as plt # 生成 x 和 y 的数据 x = np.linspace(0, 4, 100) y = np.cos(2 * np.pi * x) * np.exp(-x) # 设置画布的大小和分辨率 fig = plt.figure(figsize=(8, 6), dpi=80) # 绘制折线图...

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