jupyter的plt.plot输入特殊字符

在Jupyter中，使用`plt.plot()`函数绘制曲线图或折线图时，可以输入特殊字符来自定义曲线的样式。下面是一个示例：

import matplotlib.pyplot as plt

# 输入特殊字符
plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16], 'r--')  # 红色虚线
plt.plot([1,2, 3, 4], [1, 2, 3, 4], 'g^')  # 绿色三角形
plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 8, 27, 64], 'bs')  # 蓝色方块

plt.xlabel('x轴')
plt.ylabel('y轴')
plt.title('特殊字符示例')

plt.show()

在上面的示例中，`plt.plot()`函数的第三个参数用于指定曲线的样式。其中，`'r--'`表示红色虚线，`'g^'`表示绿色三角形，`'bs'`表示蓝色方块。你可以根据需要自定义曲线的样式。

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import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline # draft # Display Chinese and sign plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei','Time New Roman'] plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False plt.rcParams['figure.dpi']=300# resolution ratio plt.figure(figsize=(9,6)) coef['alpha']=coef['alpha'] for feature in X_train.columns[:-1]: plt.plot('alpha',feature,data=coef) ax=plt.gca() ax.set_xscale('log') plt.legend(loc='upper right') plt.xlabel(r'$\alpha$',fontsize=15) plt.ylabel('coefficient',fontsize=15)

这段代码的主要作用是画出 Lasso 回归模型在不同 alpha 值下各个特征的系数变化情况。其中：

- 第一行导入了 matplotlib.pyplot 库，并设置在 Jupyter Notebook 中显示图形；
- 第二行设置中文字体和符号的显示，第三行设置图形分辨率；
- 第四行创建一个大小为 9x6 的画布；
- 第五行开始一个 for 循环，循环遍历 X_train 数据集中的所有特征，除了最后一个标签列；
- 第六行用 plt.plot 函数画出 alpha 和当前特征的系数之间的关系，其中 coef 是存储 Lasso 模型系数的 DataFrame；
- 第七行获取当前画布的坐标轴对象 ax；
- 第八行设置 x 轴的刻度为对数刻度；
- 第九行添加图例；
- 第十行设置 x 轴标签；
- 第十一行设置 y 轴标签。

需要注意的是，由于代码中使用了中文和数学符号，所以需要确保你的环境中已经安装了中文字体和支持数学符号的库。

%matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt # Mac 设置显示中文 # plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'Arial Unicode MS' # Windows 设置显示中文 plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei' result.plot.bar(figsize=(20, 8))

这段代码是用于绘制一个条形图，并设置显示中文。首先使用 `%matplotlib inline` 命令，确保在 Jupyter Notebook 中绘图的结果能够直接显示出来。然后导入 `matplotlib.pyplot` 模块，并将其命名为 `plt`。接下来，通过设置 `font.sans-serif` 参数来指定字体为中文字体。如果你是在 Mac 上运行代码，可以将注释符号 `#` 去掉，使用 'Arial Unicode MS' 字体；如果你是在 Windows 上运行代码，可以将 `#` 去掉，使用 'SimHei' 字体。最后调用 `result.plot.bar(figsize=(20, 8))` 来绘制条形图，其中 `result` 是要绘制的数据，`figsize=(20, 8)` 设置图像的大小为宽度为20英寸，高度为8英寸。