plt.style.use("seaborn") plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 为了让图表中显示中文 plt.figure(figsize=(10, 5)) plt.boxplot(data, labels=area_list) plt.title("各区二手房面积情况", fontsize=16) plt.xlabel("各区名称", fontsize=14) plt.ylabel("面积(㎡)", fontsize=14) plt.xticks(fontsize=12) plt.show()如何在这段代码中更改两列之间的间隔

您可以在 `plt.boxplot()` 函数中使用 `widths` 参数更改箱形图之间的间隔。例如，将 `widths` 参数设置为 `0.5`，则箱形图之间的间隔将减少为默认宽度的一半。

以下是更改间隔的示例代码：

plt.style.use("seaborn")
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']   # 为了让图表中显示中文

plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.boxplot(data, labels=area_list, widths=0.5)   # 设置箱形图之间的间隔为默认宽度的一半
plt.title("各区二手房面积情况", fontsize=16)
plt.xlabel("各区名称", fontsize=14)
plt.ylabel("面积(㎡)", fontsize=14)
plt.xticks(fontsize=12)

plt.show()

您可以根据需要调整 `widths` 参数的值。

相关问题

data_1["类别"]=pred plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] plt.rcParams['font.family']=['sans-serif'] #利用pairplot对data_1除"表面积","周长","密实度"之外的数据进行散点图矩阵处理 sns.scatterplot_________________________ plt.show()

这是一个使用Python中的seaborn库绘制散点图矩阵的代码。其中，使用了pandas和seaborn库处理数据和可视化数据。代码如下：

import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import preprocessing
from sklearn import cluster

# 加载数据集
data_1 = pd.read_csv('data.csv')

# 数据预处理，将数据进行标准化
X1_scaled = preprocessing.scale(data_1.iloc[:, :-1])

# 使用KMeans算法对数据进行聚类
kmeans = cluster.KMeans(n_clusters=3)
pred = kmeans.fit_predict(X1_scaled)

# 将预测结果添加到数据集中
data_1["类别"] = pred

# 调整字体
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['font.family'] = ['sans-serif']

# 使用pairplot对除"表面积","周长","密实度"之外的数据进行散点图矩阵处理
cols = ['质地', '密度', '含糖率', '类别']
g = sns.pairplot(data_1[cols], hue="类别", palette="husl", diag_kind="kde", markers="+")

# 调整图形
plt.subplots_adjust(top=0.95)
g.fig.suptitle('散点图矩阵（分类）', fontsize=20)
plt.show()

以上代码中，我们使用了pandas和seaborn库来处理和可视化数据。首先，我们使用pandas加载数据集，然后使用sklearn的KMeans算法对数据进行聚类，并将预测结果添加到数据集中。接着，我们调整字体，并使用seaborn的pairplot方法对除"表面积","周长","密实度"之外的数据进行散点图矩阵处理。其中，hue表示分类的依据，palette表示颜色的调色板，diag_kind表示对角线上的图形类型，markers表示图形的标记。最后，我们使用plt.subplots_adjust方法和g.fig.suptitle方法调整图形并添加标题。

python中import numpy as np np.seterr(all='ignore') import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False sns.set_style("whitegrid",{'font.sans-serif':['simhei','Arial']})是什么意思

这段代码是用来导入一些常用的数据分析和可视化的 Python 库并做一些设置，具体解释如下：

1. `import numpy as np`：导入 NumPy 库并将其命名为 np，用于进行科学计算；
2. `np.seterr(all='ignore')`：设置忽略 NumPy 数组中的所有警告信息；
3. `import pandas as pd`：导入 Pandas 库并将其命名为 pd，用于进行数据处理和分析；
4. `import matplotlib.pyplot as plt`：导入 Matplotlib 库中的 pyplot 模块并将其命名为 plt，用于绘制各种类型的图表；
5. `import seaborn as sns`：导入 Seaborn 库并将其命名为 sns，用于进行更加美观的数据可视化；
6. `plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']`：设置 Matplotlib 中的字体为中文黑体；
7. `plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False`：设置 Matplotlib 中的负号显示为正常符号，避免出现乱码；
8. `sns.set_style("whitegrid",{'font.sans-serif':['simhei','Arial']})`：设置 Seaborn 中的样式为白底带网格线，并设置字体为中文黑体和 Arial 字体。