使用sns设置汉字需要使用FontProperties类 myfont=FontProperties(fname=r'C:\Windows\Fonts\simhei.ttf',size=14) # 设置图风格 sns.set(style="darkgrid") # 去掉上部和右边框 sns.despine() sns.set(font=myfont.get_name()) sns.countplot(x="age",hue="sex",data=user_feat,palette="Set2") group_labels = ["未知","15岁以下","16-25岁","26-35岁","36-45岁","46-55岁","56岁以上"] plt.xticks(range(7),group_labels,rotation=30) plt.legend(labels=["男性","女性","未知"]) plt.show()

这段代码同样使用了Seaborn库进行可视化，绘制了一个带有分组和标签的计数图，展示了用户基本特征中年龄和性别之间的关系。代码中首先使用FontProperties类指定了字体的路径和大小，用于设置中文字符的显示。接着，使用Seaborn的set方法设置图表的风格和字体，并使用despine方法去掉图表上部和右边的边框。接下来，使用countplot方法绘制计数图，其中x参数指定了x轴的取值，hue参数指定了分组的标准，用于区分不同性别的数据。palette参数指定了颜色的调色板，用于美化图表。接下来，使用xticks方法和rotation参数指定了x轴的刻度标签和旋转角度。最后，使用legend方法添加图例，指定了标签的名称。通过这样的可视化方式，我们可以更好地观察不同年龄段和性别之间的分布情况，从而更好地理解用户群体的特征和规律。

相关问题

myfont1 = fm.FontProperties(fname=r'C:\Users\25808\AppData\Local\Microsoft\Windows\Fonts\汉仪特细等线简.ttf')

引用中提到了一个存储了simhei.ttf字体属性的FontEntry实例，以及引用中的FontManager类。根据这些信息，可以使用FontProperties类来创建一个自定义字体myfont1。所以，可以使用以下代码来创建myfont1:

import matplotlib.font_manager as fm

myfont1 = fm.FontProperties(fname=r'C:\Users\25808\AppData\Local\Microsoft\Windows\Fonts\汉仪特细等线简.ttf')

这将创建一个名为myfont1的FontProperties实例，该实例使用指定路径下的汉仪特细等线简.ttf字体文件作为字体。

（1）使用pandas相关库读取该数据，并解决中文字体显示问题，设置字体为黑体；并解决保存图像时负号“-”显示未方块的问题； （2）绘制AQI和PM2.5的关系散点图（图名：2020年芜湖市空气质量指数PM2.5与AQI关系图），请参考课件42-46页； （3）绘制空气质量等级分类散点图（图名：2020年芜湖市空气质量等级分类图），请参考课件73-78页； （4）绘制空气质量等级单变量分布图（图名：2020年芜湖市空气质量等级单变量分布图），请参考课件71-72页；

好的，我明白了，以下是对应的代码实现：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.font_manager as fm

# 读取数据
df = pd.read_csv('2020年芜湖市空气质量指数.csv', encoding='gbk')

# 设置黑体字体
myfont = fm.FontProperties(fname='C:/Windows/Fonts/simhei.ttf')

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

# 绘制散点图
plt.scatter(df['AQI'], df['PM2.5'])
plt.title('2020年芜湖市空气质量指数PM2.5与AQI关系图', fontproperties=myfont)
plt.xlabel('AQI', fontproperties=myfont)
plt.ylabel('PM2.5', fontproperties=myfont)
plt.show()

# 绘制空气质量等级分类散点图
level_color = {
    '优': 'limegreen',
    '良': 'yellowgreen',
    '轻度污染': 'orange',
    '中度污染': 'orangered',
    '重度污染': 'red',
    '严重污染': 'darkred'
}
colors = df['空气质量类别'].map(level_color)
plt.scatter(df['AQI'], df['PM2.5'], c=colors)
plt.title('2020年芜湖市空气质量等级分类图', fontproperties=myfont)
plt.xlabel('AQI', fontproperties=myfont)
plt.ylabel('PM2.5', fontproperties=myfont)
plt.show()

# 绘制空气质量等级单变量分布图
level_count = df['空气质量类别'].value_counts()
plt.bar(level_count.index, level_count.values, color=level_count.map(level_color))
plt.title('2020年芜湖市空气质量等级单变量分布图', fontproperties=myfont)
plt.xlabel('空气质量类别', fontproperties=myfont)
plt.ylabel('频数', fontproperties=myfont)
plt.show()

以上代码中，我们使用了pandas库读取了CSV格式数据，然后使用matplotlib库绘制了散点图、分类散点图和柱状图，同时解决了中文显示和负号显示问题。其中，字体文件路径需要根据自己的电脑情况进行设置。