plt.rcParams['axes.facecolor'] = 'black' # 设置坐标轴文字颜色为白色 plt.rcParams['text.color'] = 'red' plt.rcParams['xtick.color'] = 'red' plt.rcParams['ytick.color'] = 'red' plt.rcParams['axes.edgecolor'] = 'black' plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False如何隐藏上方和右侧的坐标轴

要隐藏上方和右侧的坐标轴，您可以使用以下代码：

 matplotlib.pyplot as plt

# 设置背景颜色为黑色
plt.rcParams['axes.facecolor'] = 'black'

# 设置文字颜色为红色
plt.rcParams['text.color'] = 'red'

# 设置刻度线颜色为红色
plt.rcParams['xtick.color'] = 'red'
plt.rcParams['ytick.color'] = 'red'

# 设置边框颜色为黑色
plt.rcParams['axes.edgecolor'] = 'black'

# 关闭上方和右侧坐标轴
plt.rcParams['axes.spines.right'] = False
plt.rcParams['axes.spines.top'] = False

# 解决负号显示问题
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

# 绘制图形并显示
plt.plot([1, 2, 3, 4])
plt.show()

这段代码中的 `plt.rcParams['axes.spines.right'] = False` 和 `plt.rcParams['axes.spines.top'] = False` 分别用于关闭右侧和上方的坐标轴。这样就可以隐藏上方和右侧的坐标轴。

相关问题

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['STKAITI'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False plt.rcParams['axes.facecolor'] = '#cc00ff'

这段代码是为了设置 matplotlib 的绘图参数。具体来说：

- `font.sans-serif` 参数设置了显示中文时所使用的字体，这里设置为华文楷体。
- `axes.unicode_minus` 参数设置了是否在坐标轴上显示负号，这里设置为不显示负号。
- `axes.facecolor` 参数设置了绘图区域的背景颜色，这里设置为紫色。

通过这些设置，可以使 matplotlib 绘制出更符合需求的图形。

file = pd.read_excel(path)["text"] line = list(file) sentimentslist = [] # 建立一个空的情感列表 for i in line: # 循环读取每一条评论 s = SnowNLP(i.encode("utf-8").decode("utf-8")) # 将评论传入SnowNLP if s.sentiments != 0 and s.sentiments != 0.5 : # 去除情感值为0和0.5的评论 print(s.sentiments) sentimentslist.append(s.sentiments) # 将情感值添加到情感列表中 # 加载字体 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 指定默认字体 # 显示负号 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题 plt.hist(sentimentslist, bins=np.arange(0, 1, 0.01), facecolor='g') # 画直方图 plt.xlabel('情感评分', size=12) # x轴标签 plt.ylabel('某个情感评分的数量', size=12) # y轴标签 plt.title('情感分析', color="red", size=12) plt.savefig('情感分析.png',dpi = 300) plt.show()

这段代码的作用是读取一个 Excel 文件中的 "text" 列，并对每一条评论进行情感分析。使用的情感分析工具是 SnowNLP，它能够对中文文本进行情感分析，返回一个介于 0 到 1 之间的情感值。代码会将情感值不为 0 和 0.5 的评论的情感值添加到一个情感值列表中，并使用 Matplotlib 库画出情感值的直方图。最后，保存并显示出这个直方图。