Input In [15] plt.xticks(range(len(labels)),labels,fontsize=12 ^ SyntaxError: unexpected EOF while parsing
时间: 2024-02-10 14:09:56 浏览: 23
这个错误通常是由于代码中缺少了一些必要的符号或者语法错误导致的。从错误提示来看,这个问题可能是由于代码中缺少了一些必要的符号或者语法错误导致的。
在这段代码中,plt.xticks这一行代码似乎缺少了一些必要的符号或者参数,导致解释器无法正确解析它。你可以检查一下代码,确认一下是否有括号、逗号、冒号等符号缺失或者位置不正确。
如果你仍然无法找到问题所在,可以将这段代码贴出来,让我帮你分析一下。
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font = FontProperties(fname=r"c:\windows\fonts\SimSun.ttc", size=16) plt.title('学生分数', fontproperties=font) plt.xlabel('名字', fontproperties=font, fontsize=14) plt.ylabel('分数', fontproperties=font, fontsize=14) plt.xticks(Students.Name, rotation='90') plt.tight_layout() plt.show() 每行代码解释一下
当使用`matplotlib`库绘制图形时,以上代码用于设置图形的标题、x轴和y轴标签、x轴刻度以及图形的布局,并显示绘制的图形。
1. `font = FontProperties(fname=r"c:\windows\fonts\SimSun.ttc", size=16)`:创建一个字体对象,其中`fname`参数指定字体文件的路径,`size`参数指定字体的大小。
2. `plt.title('学生分数', fontproperties=font)`:设置图形的标题为"学生分数",并使用指定的字体对象`font`。
3. `plt.xlabel('名字', fontproperties=font, fontsize=14)`:设置x轴的标签为"名字",并使用指定的字体对象`font`,同时设置标签的字体大小为14。
4. `plt.ylabel('分数', fontproperties=font, fontsize=14)`:设置y轴的标签为"分数",并使用指定的字体对象`font`,同时设置标签的字体大小为14。
5. `plt.xticks(Students.Name, rotation='90')`:设置x轴的刻度标签为列表`Students.Name`,并将刻度标签旋转90度,以便在图形中显示所有刻度。
6. `plt.tight_layout()`:自动调整图形的布局,以适应图形中的元素。
7. `plt.show()`:显示绘制的图形。
select_sqli = "SELECT time,sum(xiaoliang) FROM sheji.sale where type_c='两厢车' group by time ;" cur.execute(select_sqli) data = pd.DataFrame(cur.fetchall(), columns=['time', 'xiaoliang']) for col in data.columns: for i in range(1, len(data)): if data.loc[i, col]=="--": data.loc[i, col] = data.loc[i-1, col] data['time'] = pd.to_datetime(data['time'], format='%Y-%m') data['xiaoliang'] = data['xiaoliang'].astype(int) data = data.set_index('time') #data = data.sort_index() print(data) model = sm.tsa.ExponentialSmoothing(data, trend='add', seasonal='add', seasonal_periods=12).fit() forecast = model.forecast(12) plt.figure(figsize=(9.42,5.62)) plt.plot(data, label='Original Data') plt.plot(forecast, label='Forecasted Data') plt.xlabel('日期', fontproperties=font,fontsize=16) # 设置x轴标签字体 plt.ylabel('销量', fontproperties=font,fontsize=16) # 设置y轴标签字体 plt.title('销量变化', fontproperties=font,fontsize=16) # 设置标题字体 plt.xticks(fontproperties=font, fontsize=14) plt.yticks(fontproperties=font, fontsize=14) plt.savefig('total.png',dpi=300)为什么画出的图预测的是过去的时间,请修改
在绘制图像之前,需要对 `forecast` 进行处理,将其索引改为未来的时间点,然后再与原始数据拼接起来,才能得到正确的预测结果。
下面是修改后的代码:
```python
select_sqli = "SELECT time,sum(xiaoliang) FROM sheji.sale where type_c='两厢车' group by time ;"
cur.execute(select_sqli)
data = pd.DataFrame(cur.fetchall(), columns=['time', 'xiaoliang'])
# 处理缺失值
for col in data.columns:
for i in range(1, len(data)):
if data.loc[i, col] == "--":
data.loc[i, col] = data.loc[i-1, col]
# 转换时间序列数据
data['time'] = pd.to_datetime(data['time'], format='%Y-%m')
data['xiaoliang'] = data['xiaoliang'].astype(int)
data = data.set_index('time')
# 构建模型并预测未来数据
model = sm.tsa.ExponentialSmoothing(data, trend='add', seasonal='add', seasonal_periods=12).fit()
forecast = model.forecast(12)
# 将索引设置为未来的时间点
idx = pd.date_range(start=data.index[-1], periods=12, freq='M')
forecast.index = idx
# 拼接原始数据和预测数据
combined_data = pd.concat([data, forecast])
# 绘制图像
plt.figure(figsize=(9.42, 5.62))
plt.plot(combined_data, label='Combined Data')
plt.xlabel('日期', fontproperties=font, fontsize=16)
plt.ylabel('销量', fontproperties=font, fontsize=16)
plt.title('销量变化', fontproperties=font, fontsize=16)
plt.xticks(fontproperties=font, fontsize=14)
plt.yticks(fontproperties=font, fontsize=14)
plt.legend()
plt.savefig('total.png', dpi=300)
```
在上面的代码中,我们首先将 `forecast` 的索引设置为未来的时间点,然后使用 `concat` 函数将原始数据和预测数据拼接起来,并将其作为参数传递给了 `plot` 函数。这样就可以得到正确的预测结果了。