matplotlib.pyplot函数绘制时将负号显示为“=”的代码

时间: 2023-12-03 09:42:34 浏览: 84
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Python数据分析实践：matplotlib绘制各类图表new.pdf

你可以使用 matplotlib.rcParams 来设置负号的显示方式。以下是一个例子： ```python import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 设置负号显示方式 x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [-1, -2, -3, -4, -5] plt.plot(x, y) plt.show() ``` 在上面的例子中，我们将 `matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus']` 设置为 False，这样负号就会正常显示。
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matplotlib绘图实例.pdf

import matplotlib.pyplot as plt 导入matplotlib.pyplot模块，并简称为plt；import numpy as np 导入numpy库，并简称为np。 2. 读取数据：data=pd.read_excel('data.xlsx') 从Excel文件中读取数据，并将...

matplotlib.pyplot函数绘制时指定负号显示为“=”代码

所以在使用matplotlib.pyplot函数时，如果出现负号显示为“=”的情况，可以尝试以下两种方法来解决： 1. 在绘制时使用Unicode字符“−”代替“-”，即在代码中使用"\u2212"代替负号“-”。例如： python import...

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matplotlib绘图负号显示为方块

当你在Matplotlib中绘制带有负数的数据时，特别是当使用plt.plot()函数并且默认设置下，负数标记可能会显示为一个小的方块而不是传统的负号(-)。这是因为matplotlib试图以一种易于区分的方式表示正数和负数，尤其...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 导入绘图库 plt.title(" 参数方程曲线 ") # 显示图表标题 # 设置 y 轴的取值范围 plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] # 设置中文字体 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False # 显示负号 W0=int(input('请输入W0的值：')) H0=int(input('请输入H0的值：')) t=np.arange(0,2*np.pi,0.01) x=2*W0/3*(np.cos(t)*np.cos(t)*np.cos(t)+np.sin(t)) y=2*H0/3*(np.sin(t)*np.sin(t)*np.sin(t)+np.cos(t)) plt.plot(x,y,marker='.') plt.show()

这是一段 Python 代码，用于绘制参数方程曲线。...在接下来的两行代码中，使用了参数方程计算出曲线上的 x 和 y 坐标值，最后使用 plot 函数绘制曲线，并通过 marker 参数设置点的形状。最后使用 show 函数显示图表。

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def draw_plot(list): plt.plot(list['director_name'],list['movie_facebook_likes']) plt.show() if __name__ == "__main__": data = pd.read_csv('../data/movie.csv') data['director_name'].describe() plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False draw_plot(data) print(data)

这段代码是用 Pandas 和 Matplotlib 读取并绘制电影数据集中导演名字与电影 Facebook 点赞数的关系图。其中主要的函数有： - pd.read_csv()：读取 CSV 文件内容为 Pandas 数据帧。 - data['director_name']....

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np plt.rcParams['font.family'] = 'SimHei' # 设置中文字体为黑体 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False # 设置负号显示正常 x = np.arange(-2.0, 2.1, 0.1) y = x ** 2 z = x ** 3 fig = plt.figure(1) #创建画布 plt.plot(x, y, "r") #根据x和y值绘制红色曲线 _____________ (x, z, "g*:") #根据x和z值绘制带绿色星号的虚线 plt.axis('scaled') #设置x轴y轴按实际比例显示 plt.title("二次及三次函数") #设置标题 plt.xlabel("x轴坐标") #设置x轴的名称 _____________ ("y轴坐标") #设置y轴的名称 plt.xlim(-2, 2) #设置x轴的范围 _____________ (-4, 4) #设置y轴的范围 plt.xticks([-2, -1, 0, 1, 2]) #设置x轴刻度 plt.legend(labels=['y=x^2', 'y=x^3']) #设置图例 _____________ #显示图形 fig.savefig('myfig1.png') #保存图片文件

这是一段使用Matplotlib库绘制二次及三次函数图像的代码，下划线处需要填上相应的代码： python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np plt.rcParams['font.family'] = 'SimHei' # 设置中文...

data = pd.read_excel('篮球数据.xls', index_col='品牌') data = data['销量（万）'].copy() Profiting = data.sort_values(ascending=False) #绘制各评论种类数量的帕累托图 import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']#用于正常显示中文标签 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #用于正常显示负号 plt.figure(figsize=(20,12)) Profiting.plot(kind='bar') plt.ylabel('数量') plt.xticks(rotation=30) p = 1.0 * Profiting.cumsum() / Profiting.sum() p.plot(color='r',secondary_y=True, style='-o',linewidth=2,rot=90) plt.subplots_adjust(bottom=0.2) plt.annotate(format(p[5],'.4%'), xy=(6,p[5]), xytext=(6 * 0.9,p[5] * 0.9), arrowprops=dict(arrowstyle='->', connectionstyle='arc3,rad=.2'))解释代码意思

这是一段Python代码，通过pd库读取一个名为“篮球数据.xls”的Excel文件，并将其设定为数据框的形式。其中，“index_col='品牌'”是将“品牌”列设定为索引列，而“data['销量（万）'].copy()”是将数据框中的“销量...

import bs4 as bs import requests#python的http客户端 import pickle#用于序列化反序列化 import datetime as dt import pandas as pd import pandas_datareader.data as web from matplotlib import style import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.pyplot import MultipleLocator import os def DownloadStock(): style.use('ggplot') start = dt.datetime(2018,6,10) end = dt.datetime(2021,6,10) #根据股票代码从雅虎财经读取该股票在制定时间段的股票数据 df = web.DataReader("600797.SS", 'yahoo',start,end) #保存为对应的文件 df.to_csv('StockData/{}.csv'.format("600797")) def PlotStock(data): plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签 x = data['Date'] plt.plot(x, data['Close'], label='Close') plt.plot(x, data['Open'], label='Open') plt.title('2018-2021年股票') plt.xlabel('Date:2018-2021') plt.legend(loc='best') plt.savefig(r'StockData/01.jpg') plt.show() def udoPlotStock(data): 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 x = data['Date'] plt.plot(x, (data['Close']-data['Open'])) plt.title('2018-2021年股票') plt.xlabel('Date:2018-2021') plt.ylabel('涨跌',) plt.savefig(r'StockData/02.jpg') plt.show() if __name__ == '__main__': #获取三年股票数据 albbData=DownloadStock() data=pd.read_csv(r'StockData/600797.csv') #股票交易时间序列图 PlotStock(data) #股票涨跌 udoPlotStock(data) 解释一下这段代码

PlotStock()函数绘制了股票的收盘价和开盘价随时间的变化曲线图，而udoPlotStock()函数绘制了股票的涨跌幅随时间的变化曲线图。 在主程序中，首先调用DownloadStock()函数下载股票数据，并将其保存到指定的...

from sklearn.datasets import load_iris, fetch_20newsgroups import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd from pylab import mpl mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False iris = load_iris() iris_data = pd.DataFrame(data=iris.data, columns=['Sepal_Length', 'Sepal_Width', 'Petal_Length', 'Petal_Width']) iris_data['target'] = iris.target print(iris_data) def plot_iris(iris, col1, col2): sns.lmplot(x=col1, y=col2, data=iris, hue="target", fit_reg=False) plt.xlabel(col1) plt.ylabel(col2) plt.title('鸢尾花种类分布图') plt.show() plot_iris(iris_data, 'Sepal_Width', 'Petal_Length')请根据上述代码写一份详细解析

函数中使用 lmplot() 函数绘制了散点图，并根据 hue 参数将不同类别的数据点着上不同的颜色。然后添加了横纵坐标轴的标签和图表标题，并最终显示了图表。最后调用该函数并传入数据集和要绘制的两个特征。在这个...

import matplotlib.pyplot as plt #配置中文显示 plt.rcParams['font.family'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False data=[2.9,3.5,3.8,4,4.2] data2=[0.41,0.5474,0.29,0.24,0.21] fig1=plt.figure(figsize=(9,7),dpi=90) plt.title('我国高铁运行里程表') #确定画布大小 #绘制第一幅子图 ax1=fig1.add_subplot(1,2,1) plt.title('总里程数（万公里）') plt.xlabel('年份') plt.ylabel('里程数') plt.xticks([2018,2019,2020,2021,2022]) plt.plot(data) #绘制第二幅子图 ax2=fig1.add_subplot(1,2,2) plt.title('新增里程数（万公里）') plt.xlabel('年份') plt.ylabel('里程数') plt.xticks([2018,2019,2020,2021,2022]) plt.plot(data2) plt.show()

其中，使用了 matplotlib 库来绘图，设置了中文字体和解决了负号显示问题。代码中使用了两个列表 data 和 data2 分别存储了总里程数和新增里程数的数据，然后使用 plt.plot() 函数来绘制折线图。同时，使用了 plt....

matplotlib绘图纵坐标负号无法显示

当matplotlib绘制图像时，默认情况下，纵坐标的负号是可以正常显示的。如果在绘图过程中出现无法显示负号的情况，可能是由于设置了特定的坐标轴刻度或者坐标轴标签的问题。 为了解决这个问题，可以使用plt.yticks...

写一段matplotlib绘制饼状图代码

接下来，我们使用plt.title()函数设置饼状图的标题为"Pie Chart"。 最后，使用plt.show()函数显示饼状图。 通过运行以上代码，即可生成一个简单的饼状图，并显示在屏幕上。 ### 回答3： import matplotlib....

# 导入包 import pandas as pd import matplotlib as mpl import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False mpl.use('TkAgg') # 导入数据 df = pd.read_csv(r'C:\Users\F\Desktop\3变量\data/CS2_35.csv') df_coor = df.corr() print(df_coor) fig, ax = plt.subplots(figsize=(8,6),facecolor='w') # 指定颜色带的色系 sns.heatmap(df.corr(),annot=True, vmax=1, square=True, cmap="Blues", fmt='.3g') plt.title('CS2_38') plt.show() fig.savefig('./df_corr.png',bbox_inches='tight',transparent=True)，帮我解释下这个代码用的方法和原理

分别导入了 pandas、matplotlib、numpy、seaborn 等常用的数据分析和可视化包，其中 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] 和 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False 用于解决中文显示和负号显示的问题...

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # 读取数据 train = pd.read_csv('d:/data/heart(1).csv', encoding='gbk') # 成人正常总胆固醇：<200 mg/dl data1=train[train['chol'] > 240] data1 = data1.copy() data1['chol'] = 1 data2=train[train['chol'] < 200] data2 = data2.copy() data2['chol'] = 0 # 绘制柱状图和箱线图分析性别与血糖、年龄与血糖的关系 fig=plt.figure(figsize=(14, 14)) # 设置画布大小 plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei' # 设置中文显示 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 坐标轴负号正常显示 fig.add_subplot(1, 2, 1) ##第一个子图 sns.countplot(x='chol', data=df, hue='sex', palette='rainbow') ##表示绘图对象为血糖，并以性别区分。 fig.add_subplot(1, 2, 2) ##第二个子图 sns.boxplot(x='chol', y='age', data=df) plt.show()

- plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei' 和 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False 设置了 Matplotlib 中文字体和负号的显示方式。 - fig.add_subplot(1, 2, 1) 和 fig.add_subplot(1, 2, 2) ...

import urllib3 import pandas as pd import os def download_content(url): http = urllib3.PoolManager() response = http.request("GET", url) response_data = response.data html_content = response_data.decode() return html_content def save_excel(): html_content = download_content("http://fx.cmbchina.com/Hq/") cmb_table_list = pd.read_html(html_content) cmb_table_list[1].to_excel("Bit＆Yanan.xlsx") def main(): save_excel() if __name__ == '__main__': main() os.startfile("Bit＆Yanan.xlsx") import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np 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 rapx = (114.4936096 - 112.6832583)/50 rapy = (23.87839806 - 22.49308313)/50 minx = 112.6832583+rapx*2 maxx = 114.4936096+rapx*2 miny = 22.49308313 maxy = 23.87839806 data = pd.read_excel("Bit＆Yanan.xlsx") print(data.head()),继续完成用

最后，你可以使用matplotlib库绘制各种图表，例如折线图、散点图、柱状图等等，来展示数据的规律和趋势。同样的，matplotlib库的使用方法可以参考官方文档或者各种在线教程。需要注意的是，matplotlib库的绘图需要...

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt df=pd.read_excel('mrbook.xlsx') #导入Excel文件 x=[1,2,3,4,5,6] y1=df['销量'] y2=df['rate'] fig = plt.figure() plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #解决中文乱码 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #用来正常显示负号 ax1 = fig.add_subplot(111) #添加子图 plt.title('销量情况对比') #图表标题 #图表x轴标题 plt.xticks(x,['1月','2月','3月','4月','5月','6月']) ax1.bar(x,y1,label='left') ax1.set_ylabel('销量（册）') #y轴标签 ax2 = ax1.twinx() #共享x轴添加一条y轴坐标轴 ax2.plot(x,y2,color='black',linestyle='--',marker='o',linewidth=2,label=u"增长率") ax2.set_ylabel(u"增长率") for a,b in zip(x,y2): plt.text(a, b+0.02, '%.2f' % b, ha='center', va= 'bottom',fontsize=10,color='red') plt.show()

这段代码使用了pandas和matplotlib库来绘制一个柱状图和折线图的组合图。首先，通过pd.read_excel函数导入名为"mrbook.xlsx"的Excel文件，并将数据存储在DataFrame对象df中。然后，定义了x轴的数据为[1,2,3,4,5,...

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 读取 Excel 文件的第一列和第二列 data = pd.read_excel('高钾二氧化硅风化前后箱线图数据.xlsx', sheet_name="Sheet1", usecols=[0, 1]) plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 指定使用中文支持的字体 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决负号显示问题 # 绘制箱线图 plt.figure(figsize=(8, 4)) # 设置图形大小 # 遍历每一列数据 for i, column in enumerate(data.columns): # 提取列数据 column_data = data[column] # 绘制箱线图 plt.boxplot(column_data, positions=[i + 1], widths=0.6, patch_artist=True, boxprops=dict(facecolor=f"C{i}"), capprops=dict(color=f"C{i}"), whiskerprops=dict(color=f"C{i}"), flierprops=dict(markeredgecolor=f"C{i}"), medianprops=dict(color="black")) # 设置横坐标刻度 plt.xticks(range(1, len(data.columns) + 1), data.columns) # 设置网格线 plt.grid(True) # 设置图形属性 plt.xlabel('Column') plt.ylabel('Value') plt.title('Boxplot of Each Column') # 显示图形 plt.tight_layout() plt.show()

这段代码是使用 pandas 和 matplotlib 绘制箱线图的示例。首先，通过 pd.read_excel 函数读取 Excel 文件的第一列和第二列数据，并存储在 data 中。然后，使用 plt.rcParams 设置中文字体和负号显示。接下来，...

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