plt.rcparams[font.sans-serif显示语法错误

时间: 2023-11-11 17:07:37 浏览: 144
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Matplotlib不能显示中文 — Font family [‘sans-serif’] not found警告

star3星 · 编辑精心推荐
plt.rcParams是Matplotlib库中的一个模块，用于设置图形的各种参数。其中，plt.rcParams['font.sans-serif']用于设置图形中的中文字体，SimHei和Heiti TC都是中文字体的名称。而语法错误可能是因为代码中有拼写错误或者缺少引号等问题导致的。建议检查一下代码是否正确。
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基于plt.title无法显示中文的快速解决

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 指定默认字体为黑体 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决保存图像时负号'-'显示为方块的问题 其中，'SimHei'是指定使用的中文字体，常见的...

Cell In[1], line 5 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] ^ SyntaxError: invalid syntax

这个错误提示为无效语法，可能是...plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] 这里，我们首先导入了 matplotlib 库的 pyplot 模块，然后通过 plt.rcParams 来设置字体。这样就不会再出现无效语法的问题了。

这个代码错在哪里import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np plt.rcParams['font.sans-serif']='SimHei' plt.rcParams['axes.unicode minus']=False plt.title('班级同学体育课统计') x=['乒乓球','羽毛球','篮球','瑜伽','足球'] y1=[13,15,18,10,11] plt.barh(x,y1) plt.show()

这段代码本身并没有语法错误，但是如果你没有安装 Matplotlib 库，那么就会出现 ModuleNotFoundError 错误。如果你已经安装了 Matplotlib 库，但是在运行这段代码时出现了问题，那么可能是因为你的数据有误，或者...

import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns %matplotlib inline plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 用来正常显示中文标签 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 用来正常显示负号 #创建一个画布 fig = plt.figure(figsize=(6,6)) a = [138, 165] b = [207, 96] label1 = ['没患病人数','患病人数'] label2 = ['男性','女性'] #间隔 explode=(0,0.1) #颜色 colors = ['#6c5ce7','#81ecec'] plt.pie(a,labels=label1, explode=explode ,colors=colors, autopct='%1.1f%%',shadow=False,startangle=150) plt.show()请找出这段代码中的问题

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 创建一个画布 fig = plt.figure(figsize=(6, 6)) a = [138, 165] b = [207, 96] label1 = ['没患病人数', '患病人数...

错误改正：import matplotlib.pyplot as plt import xlrd import numpy as np plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False wb=xlrd.open_workbook("粮食产量与化肥施用量.xls") sheet = wb.sheet_by_index(0) col_1 = sheet.col_values(1) col_2 = sheet.col_values(2) x=col_1[1:21] ; y=col_2[1:21] plt.figure(figsize=(8,5)) c=[] for i in range(len(col_2)): if(col_2[i]>40000): c.append('blue') else: c.append('red') plt.xlabel('化肥施用量',fontsize=12) plt.ylabel('粮食产量',fontsize=12) plt.scatter(x,y,color=c,marker='o') plt.show()

这段代码本身没有明显的错误，但是可以进行一些改进和优化。以下是一些可能有用的建议： 1. 在导入模块时，建议将所有的 import 语句放在代码开头，这样可以更方便地查看需要的模块。 2. 如果你只需要使用一个模块...

程序改错import matplotlib as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] fig=plt.figure(figsize=(12,9)) fig.add_subplot(121) option=["宣传不到位","环保意识不强","收集站分布不合理","投放时间不方便","乱扔垃圾未处罚","管理不到位"] data=[17,44,17,41,24,19] plt.hist(range(6),data) plt.title("小区垃圾分类还存在的问题") plt.xticks(range(6),data, rotation=45) plt.xlabel("选项") plt.ylabel("回复情况") fig.add_subplot(122) plt.pie(x=data,labels=option,autopct='%4.1f%%')#.. plt.show()

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] fig = plt.figure(figsize=(12, 9)) fig.add_subplot(121) option = ["宣传不到位", "环保意识不强", "收集站分布不合理", "投放时间不方便", "乱扔垃圾未处罚", ...

改为在一个图中建立两条折线：import xlrd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt wb = xlrd.open_workbook("年度新生人口和死亡人口.xls") sheet = wb.sheet_by_index(0) col_0 = sheet.col_values(0)[1:] col_1 = sheet.col_values(1)[1:] col_2 = sheet.col_values(2)[1:] year = [int(c[0:-1]) for c in col_0] add = [int(c[0:-1]) for c in col_1] die = [int(c[0:-1]) for c in col_2] plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei' plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False plt.title('年度新生人口和死亡人口', fontsize=12) plt.xlabel('单位（年）', fontsize=12) plt.ylabel('单位（万）', fontsize=12) fig, plt = plt.subplots(figsize=(8, 4), dpi=80, facecolor=(0.92, 0.92, 0.96)) plt.set_xlim([1940, 2020]) plt.set_ylim([500, 3000]) plt.set_xticks(np.arange(1940, 2020, 10)) plt.set_yticks(np.arange(500, 3000, 500)) plt.plot(year, add, marker=',', linestyle='-', linewidth=1.2) plt.plot(year, die, color='m', marker=',', linestyle='-', linewidth=1.2) plt.legend(['新生人口', '死亡人口'], fontsize=12) plt.show()

plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei' plt.rcParams writer.write("On " + symbol + ", go to State " + transitionTable.get(i).get(symbol) + "\n"); } ['axes.unicode_minus'] = False plt.title('...

这段代码中是否有错误import time import numpy as np import xlrd import matplotlib.pyplot as plt import pyecharts.options as opts from pyecharts.charts import Line import datetime for j in range(0,5): # 获取文件并读取数据 data = xlrd.open_workbook_xls('歌手热门前十歌曲基本信息.xls') table = data.sheets()[j] geshou = table.row_values(0)[0] names1 = [] # 歌曲名 times = [] # 发布时间 for i in range(7, 17): name = table.row_values(i)[0] # time1 = time.strptime(table.row_values(i)[3],"%y %b %d") time1 = int(table.row_values(i)[3].replace("-", "")) #print(time1) names1.append(name) times.append(time1) # print(names1) # print(times) # print(geshou) # 定义画布大小 # fig = plt.figure(figsize=(5,8)) plt.rcParams["font.sans-serif"] = "SimHei" # 解决中文乱码 # 将格式转为flot浮点型 # 画线 plt.plot(names1, times, label='歌曲发布时间', marker='D', color='green') # X、Y轴刻度标签 plt.xlabel('发布时间') plt.ylabel('歌曲名') plt.xticks(rotation=45) # 图表题 plt.title('歌手<'+geshou+'>歌曲发布时间图') # 折现说明 plt.legend() plt.show()

这段代码中没有明显的语法错误，但是可能存在以下问题： 1. pyecharts 依赖库需要单独安装，如果没有安装会导致代码运行出错。可以在命令行中使用 pip install pyecharts 安装。 2. 循环变量 j 没有在代码中使用，...

def data(self): str = self.lineEdit.text() catchplayer.insert(catchplayer.getData(catchplayer.Json(url))) file1 = pd.read_csv('data.csv', index_col='球员') a = file1.loc[str] label = a.array( [ '出场时间', '三分命中率', '罚球命中率', '篮板', '助攻', '抢断', '盖帽', '失误', '犯规', '得分']) label2=np.array([a[0],a[1],a[2],a[3],a[4],a[5],a[6],a[7],a[8],a[9]]) angles = np.linspace(0, 2 * np.pi, 6, endpoint=False) angles = np.concatenate((angles, [angles[0]])) data_radar = a.concatenate((label2, [label2[0]])) angles = np.array(angles) data_radar = np.array(data_radar) plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['KaiTi'] plt.polar(angles, data_radar, 'bo-', linewidth=1) plt.thetagrids(angles * 180 / np.pi, label) plt.fill(angles, data_radar, facecolor='magenta', alpha=0.25) plt.title(str + '近几场数据场均数据') plt.show()中的代码存在哪些错误

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['KaiTi'] plt.polar(angles, data_radar, 'bo-', linewidth=1) plt.thetagrids(angles * 180 / np.pi, label) plt.fill(angles, data_radar, facecolor='magenta', alpha=...

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus']= False %matplotlib inline fdata=pd.read_excel(r"C:\Users\小杜羽\Desktop\图\example.xlsx") fdata.head() fdata.describe() fdata.rename(columns={'total_bill': '消费总额', 'tip': '小费', 'sex': '性别', 'smoker': '是否吸烟', 'day': '星期', 'time': '聚餐时间', 'size': '人数'}, inplace=True) fdata.head() fdata['人均消费']=round(fdata['消费总额']/fdata['人数'],2) fdata.head() fdata.query('是否吸烟="Yes"&性别="Male"&人均消费>15') fdata.plot(kind='scatter',x='消费总额',y='小费') fdata.groupby('性别')['小费'].mean() print(fdata['星期'], unique()) r=fdata.groupby('星期')['小费'].mean() fig=r,plot(kind ='bar',x='星期',y='小费',fontsize=12, rot=30) fig.axes.title.set_size(16) r=fdata.groupby(['聚餐时间段'])['小费']. mean() fig=r.plot(kind='bar',x='聚餐时间段',y='小费', fontsize=15, rot=30) fig.axes.title.set_size(16)

这是一段 Python 代码，主要使用了 pandas、numpy、matplotlib 库对一个餐厅的消费数据进行了分析和可视化。...需要注意的是，代码中可能有一些语法错误，比如最后一行的 fig=r.plot(... 应该是 fig=r.plot.bar(...。

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ["SimHei"] # 单使用会使负号显示错误 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 把负号正常显示 # 读取北京房价数据 path = 'data.txt' data = pd.read_csv(path, header=None, names=['房子面积', '房子价格']) print(data.head(10)) print(data.describe()) # 绘制散点图 data.plot(kind='scatter', x='房子面积', y='房子价格') plt.show() def computeCost(X, y, theta): inner = np.power(((X * theta.T) - y), 2) return np.sum(inner) / (2 * len(X)) data.insert(0, 'Ones', 1) cols = data.shape[1] X = data.iloc[:,0:cols-1]#X是所有行，去掉最后一列 y = data.iloc[:,cols-1:cols]#X是所有行，最后一列 print(X.head()) print(y.head()) X = np.matrix(X.values) y = np.matrix(y.values) theta = np.matrix(np.array([0,0])) print(theta) print(X.shape, theta.shape, y.shape) def gradientDescent(X, y, theta, alpha, iters): temp = np.matrix(np.zeros(theta.shape)) parameters = int(theta.ravel().shape[1]) cost = np.zeros(iters) for i in range(iters): error = (X * theta.T) - y for j in range(parameters): term = np.multiply(error, X[:, j]) temp[0, j] = theta[0, j] - ((alpha / len(X)) * np.sum(term)) theta = temp cost[i] = computeCost(X, y, theta) return theta, cost alpha = 0.01 iters = 1000 g, cost = gradientDescent(X, y, theta, alpha, iters) print(g) print(computeCost(X, y, g)) x = np.linspace(data.Population.min(), data.Population.max(), 100) f = g[0, 0] + (g[0, 1] * x) fig, ax = plt.subplots(figsize=(12,8)) ax.plot(x, f, 'r', label='Prediction') ax.scatter(data.Population, data.Profit, label='Traning Data') ax.legend(loc=2) ax.set_xlabel('房子面积') ax.set_ylabel('房子价格') ax.set_title('北京房价拟合曲线图') plt.show()

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ["SimHei"] # 单使用会使负号显示错误 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 把负号正常显示 # 读取北京房价数据 path = 'data.txt' data = pd.read_csv(path, header=...

Generic family 'sans-serif' not found because none of the following families were found: Arial Unicode MS

plt.rcParams['font.family'] = 'Microsoft YaHei' plt.title("中文标题") plt.xlabel("X轴标签") plt.ylabel("Y轴标签") plt.show() 如果你仍然遇到问题，请检查你的代码是否有语法错误或者其他问题。
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