plt.xlabel不显示中文

时间: 2024-09-28 13:13:54 浏览: 38
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利用．plt文件和plot绘制工程图形.rar_PLT_plt文件_poethrr

`plt.xlabel` 是 Matplotlib 库中用于设置 x 轴标签的方法，通常用于创建图表时添加轴标签。默认情况下，如果标签文本不是英文字符，可能会遇到显示问题，尤其是对于非英文操作系统如中文系统。解决 `plt.xlabel` 显示中文标签的问题，可以采取以下步骤： 1. 设置字体支持：确保 Matplotlib 使用了支持中文的字体。可以使用以下代码设置全局字体： ```python import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.font_manager import FontProperties font = FontProperties(fname=r'C:\Windows\Fonts\simsun.ttc') # 更改为你电脑上中文字体文件路径 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 指定默认字体为黑体 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决负号显示问题 xlabel_chinese = "这是一段中文标签" plt.xlabel(xlabel_chinese) ``` 2. 如果上述方法无效，也可以在每次调用 `xlabel` 时直接指定字体： ```python plt.xlabel('这是一段中文标签', fontproperties=font) ```
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Python科学计算与数据处理：Matplotlib深度解析

这一步骤可以立即显示图表，也可以通过plt.show()显示。 python plt.plot(x_data, y_data) 4. 如果不创建绘图对象，直接调用绘图函数，matplotlib会默认创建一个新图。 5. 对坐标轴、标签、图例等进行定制...

plt.plot(history.history['accuracy']) plt.title('model accuracy') plt.ylabel('accuracy') plt.xlabel('epoch') plt.legend(['train'], loc='upper left') plt.show() # 绘制训练loss plt.plot(history.history['loss']) plt.title('model loss') plt.ylabel('loss') plt.xlabel('epoch') plt.legend(['train'], loc='upper left') plt.show()

第一个 plt.plot() 绘制了模型的准确率变化情况，其中 history.history['accuracy'] 存储了每个 epoch 结束后模型在训练集上的准确率。 第二个 plt.plot() 绘制了模型的损失函数变化情况，其中 history.history['...

plt.scatter(data['MEDV'], data['B'], alpha=0.5) plt.xlabel('MEDV') plt.ylabel('B') plt.title('Scatter plot of MEDV and B') plt.show() plt.scatter(data['MEDV'], data['LSTAT'], alpha=0.5) plt.xlabel('MEDV') plt.ylabel('LSTAT') plt.title('Scatter plot of MEDV and LSTAT') plt.show()

这是一个使用matplotlib库在Python中绘制散点图的代码示例。第一段代码绘制了'MEDV'和'B'之间的散点图，第二...xlabel和ylabel函数用于设置横纵坐标的标签，title函数用于设置图表的标题。最后，使用show函数显示图表。

# 绘制原始信号 plt.figure(figsize=(12, 6)) plt.subplot(3, 1, 1) plt.plot(t, y, 'b') plt.title('Original Signal') plt.xlabel('Time (s)') plt.ylabel('Amplitude (V)') # 绘制滤波后的信号 plt.subplot(3, 1, 2) plt.plot(t, y_filt, 'r') plt.title('Filtered Signal') plt.xlabel('Time (s)') plt.ylabel('Amplitude (V)') # 绘制去除基线漂移后的信号 plt.subplot(3, 1, 3) plt.plot(t, y_detrend, 'g') plt.title('Detrended Signal') plt.xlabel('Time (s)') plt.ylabel('Amplitude (V)') plt.tight_layout() plt.show()这段代码中没有定义t导致出错，请结合上面的信息帮我修改代码

plt.xlabel('Time (s)') plt.ylabel('Amplitude (V)') # 绘制滤波后的信号 plt.subplot(3, 1, 2) plt.plot(t, y_filt, 'r') plt.title('Filtered Signal') plt.xlabel('Time (s)') plt.ylabel('Amplitude (V)') # ...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 设置变量和常数 L = 1 # 梁的长度 E = 1 # 梁的杨氏模量 I = 1 # 梁的惯性矩 x = np.linspace(-L, L, 1000) # 在梁的长度内生成1000个点 y = -1/E/I/L* (x**5 - 2*L**2*x**3 + L**4*x) # 计算梁的变形 theta = np.gradient(y, x) # 计算梁的转角 M = E*L*np.gradient(theta, x) # 计算梁的弯矩 V = E*I*np.gradient(np.gradient(y, x), x) # 计算梁的剪切力 w = -E*I*L*np.gradient(np.gradient(np.gradient(y, x), x), x) # 计算梁的载荷 # 绘制变形图像 plt.subplot(5, 1, 1) plt.plot(x, y) plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') plt.title('Beam Deflection') # 绘制转角图像 plt.subplot(5, 1, 2) plt.plot(x, theta) plt.xlabel('x') plt.ylabel('θ') plt.title('Beam Angle') # 绘制弯矩图像 plt.subplot(5, 1, 3) plt.plot(x, M) plt.xlabel('x') plt.ylabel('M') plt.title('Bending Moment') # 绘制剪切力图像 plt.subplot(5, 1, 4) plt.plot(x, V) plt.xlabel('x') plt.ylabel('V') plt.title('Shear Force') # 绘制载荷图像 plt.subplot(5, 1, 5) plt.plot(x, w) plt.xlabel('x') plt.ylabel('ω') plt.title('Load') # 调整子图之间的间距 plt.subplots_adjust(hspace=0.6) # 显示图像 plt.show() 为什么运行不出来

这是Python中导入NumPy和Matplotlib库的代码。NumPy是一个Python科学计算库，用于处理大型多维数组和矩阵，Matplotlib是一个用于绘制数据可视化图形的库。通过这段代码，我们可以使用这两个库中的函数和方法来进行...

plt.rcParams['figure.figsize'] = (20, 8) plt.subplot(131) sns.displot(data['数学成绩'], kde=True, bins=10, color='pink') plt.title('数学成绩分布', fontsize=20) plt.xlabel('score', fontsize=20) plt.ylabel('count', fontsize=20) plt.subplot(132) sns.displot(data['写作成绩'], kde=True, bins=10, color='blue') plt.title('写作成绩分布', fontsize=20) plt.xlabel('score', fontsize=20) plt.ylabel('count', fontsize=20) plt.subplot(133) sns.displot(data['阅读成绩'], kde=True, bins=10, color='red') plt.title('阅读成绩分布', fontsize=20) plt.xlabel('score', fontsize=20) plt.ylabel('count', fontsize=20) plt.show()修改正常显示

如果您想要修改正常显示，您可以尝试以下方法： 1. 检查是否已经安装了必要的库（如 seaborn 和 matplotlib），如果没有，请先安装。 2. 检查代码是否有缩进错误或语法错误，这可能导致代码无法正确执行。 3. 如果...

帮我优化import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns sns.set_style("whitegrid") plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False import csv data1=pd.read_csv('11理科成绩.csv',encoding='gbk') data2=pd.read_csv('11理科班级.csv',encoding='gbk')#导入数据 data1.fillna(0,inplace=True) data = pd.concat([data1, data2],axis=1) data['总分'] = data['语文']+data['数学']+data['英语']+data['物理']+data['化学']+data['生物'] top10 = data.sort_values('总分', ascending=False).head(10) for index, row in top10.iterrows(): print([row['班级'], row['姓名'], int(row['总分'])]) plt.barh(top10['姓名'], top10['总分']) plt.gca().invert_yaxis() plt.xlabel('总分') plt.ylabel('姓名') plt.title('总分前10对比图') plt.show() grouped=data.groupby('班级') std_df=grouped['语文'].std() std_df.plot(kind='bar') plt.xlabel('班级') plt.ylabel('标准差') plt.title('语文各班标准差对比图') plt.show() std_df=grouped['数学'].std() std_df.plot(kind='bar') plt.xlabel('班级') plt.ylabel('标准差') plt.title('数学各班标准差对比图') plt.show() std_df=grouped['英语'].std() std_df.plot(kind='bar') plt.xlabel('班级') plt.ylabel('标准差') plt.title('英语各班标准差对比图') plt.show() std_df=grouped['物理'].std() std_df.plot(kind='bar') plt.xlabel('班级') plt.ylabel('标准差') plt.title('物理各班标准差对比图') plt.show() std_df=grouped['化学'].std() std_df.plot(kind='bar') plt.xlabel('班级') plt.ylabel('标准差') plt.title('化学各班标准差对比图') plt.show() std_df=grouped['生物'].std() std_df.plot(kind='bar') plt.xlabel('班级') plt.ylabel('标准差') plt.title('生物各班标准差对比图') plt.show() std_df=grouped['总分'].std() std_df.plot(kind='bar') plt.xlabel('班级') plt.ylabel('标准差') plt.title('综合各班标准差对比图') plt.show()

plt.xlabel('班级') plt.ylabel('标准差') plt.title(f'{column_name}各班标准差对比图') plt.show() # 调用函数 plot_std(data, '语文') plot_std(data, '数学') plot_std(data, '英语') plot_std(data, '物理...

请修改这段代码使其正确。import matplotlib.pyplot as plt plt.subplot(121) plt.hist(df['age'],bins=range(0,101,5)) plt.title("年龄直方图") plt.xlabel("年龄") plt.ylabel("个数") plt.subplot(122) plt.plot(df.groupby(pd.cut(df['age'],range(0, 101, 5)))['age'].count()) plt.title("年龄曲线图") plt.xlabel("年龄") plt.ylabel("频率") plt.savefig('20201208041006age.png') plt.show()

以下是修改后的代码： python import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, ...3. 最后使用 plt.savefig 方法将图像保存为文件，并调用 plt.show() 显示图像。

为什么在 plt.title、plt.xlabel 和 plt.ylabel 函数中，FontProperties 应该改为 fontproperties

在 matplotlib 中，FontProperties 是一个类，用于指定字体的属性，而 ...因此，在 plt.title、plt.xlabel 和 plt.ylabel 函数中，应该使用 fontproperties 属性来指定字体，而不是 FontProperties 类。

请解释下import matplotlib.pyplot as plt # 绘制直方图 plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.hist(data['rating'], bins=10) plt.xlabel('Rating') plt.ylabel('Frequency') plt.title('Distribution of Ratings') plt.show() # 绘制箱线图 plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.boxplot(data['rating']) plt.ylabel('Rating') plt.title('Box Plot of Ratings') plt.show() # 绘制时间的趋势折线图 plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.plot(data['time'], data['rating']) plt.xlabel('Time') plt.ylabel('Rating') plt.title('Rating over Time') plt.show()

使用plt.hist()函数，传入数据框data中的'rating'列作为参数，bins参数指定直方图的分组数，xlabel()函数和ylabel()函数分别设置x轴和y轴的标签，title()函数设置图表标题，最后使用plt.show()函数显示图表；...

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import pyhht # 读取csv文件数据 data = pd.read_csv('77.csv', header=None) time = data.iloc[:, 0].values charge = data.iloc[:, 1].values # EMD分解 decomposer = pyhht.EMD(charge) imfs = decomposer.decompose() # 绘制原始序列和分解后的IMF分量 plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.plot(time, charge, label='Original') plt.xlabel('Time') plt.ylabel('Charge') plt.legend() plt.show() for i in range(imfs.shape[0]): plt.plot(time, imfs[i], label=f'IMF{i+1}') plt.xlabel('Time') plt.ylabel('Charge') plt.legend() plt.show() residuals = charge - np.sum(imfs, axis=0) plt.plot(time, residuals, label='Residuals') plt.xlabel('Time') plt.ylabel('Charge') plt.legend() plt.show()在上述代码后增写一段代码，使得上述代码中绘制的图片可以显示在一张图中

plt.xlabel('Time') plt.ylabel('Charge') plt.legend() plt.show() 这样就可以将每个 IMF 和原始信号一起显示在同一个图中。tight_layout() 方法可以自动调整子图之间的间距，使它们更紧凑。

plt.xlabel

plt.xlabel 是 Matplotlib 库中的一个函数，用于给 x 轴添加标签。它通常与 plt.ylabel 一起使用来给坐标轴添加标签。例如： import matplotlib.pyplot as plt x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [10, 8, 6, 4, 2] ...

plt.xlabel('Times') plt.ylabel('price') plt.show()

plt.xlabel('Times') plt.ylabel('Price') plt.title('Example Plot') plt.show() # 绘制柱状图 plt.bar(times, prices) plt.xlabel('Times') plt.ylabel('Price') plt.title('Example Plot') plt.show() 在...

x1.append(x1,) plt.ion() plt.figure("温度") plt.clf() plt.plot(y1) plt.title("温度") plt.xlabel("采集时间") plt.ylabel("温度值") plt.legend() plt.pause(10)

7. plt.xlabel("采集时间") 设置 x 轴的标签为 "采集时间"。 8. plt.ylabel("温度值") 设置 y 轴的标签为 "温度值"。 9. plt.legend() 显示图例。 10. plt.pause(10) 暂停 10 秒钟，保持图形窗口的显示...

plt.xlabel('Epoch'); plt.ylabel('Loss'); plt.plot(CNNlosses); plt.show();

1. 调用 plt.xlabel('Epoch') 和 plt.ylabel('Loss') 分别设置 X 轴和 Y 轴的标签。 2. 调用 plt.plot(CNNlosses) 将损失函数的变化曲线绘制出来。CNNlosses 是一个列表，记录了每个 epoch 训练过程中的...

解释def plot_history(hist): plt.figure(figsize=(10,5)) plt.subplot(1,2,1) plt.xlabel('Epoch') plt.plot(hist['loss'], label='loss') plt.plot( hist['val_loss'], label='val_loss') plt.legend() plt.subplot(1,2,2) plt.xlabel('Epoch') plt.plot( hist['acc'], label = 'acc',color = 'red') plt.plot( hist['val_acc'], label = 'val_acc') plt.legend() plot_history(df)代码

这段代码定义了一个名为 plot_history 的函数，该函数的参数 hist 是一个字典，包含了训练过程中的损失函数值和准确率等信息。该函数使用 matplotlib 库绘制了两个子图，第一个子图展示了训练集和验证集的损失...

解释这段代码plt.figure() plt.plot(frequency, amplitude) plt.xlabel('Frequency (Hz)') plt.ylabel('Amplitude') plt.show()

这段代码使用Python中的matplotlib库绘制频率随振幅变化的曲线图。plt.figure()创建一个新的绘图窗口。...plt.xlabel('Frequency (Hz)')和plt.ylabel('Amplitude')分别给x轴和y轴添加标签，plt.show()显示绘图结果。

# 绘制训练集和验证集的损失曲线 plt.plot(history.history['loss']) plt.plot(history.history['val_loss']) plt.title('Model Loss') plt.xlabel('Epoch') plt.ylabel('Loss') plt.legend(['Train', 'Validation'], loc='upper left') plt.show() # 绘制训练集和验证集的准确率曲线 plt.plot(history.history['accuracy']) plt.plot(history.history['val_accuracy']) plt.title('Model Accuracy') plt.xlabel('Epoch') plt.ylabel('Accuracy') plt.legend(['Train', 'Validation'], loc='upper left') plt.show()将"figure 1"名字改为"xxx"

plt.xlabel('Epoch') plt.ylabel('Loss') plt.legend(['Train', 'Validation'], loc='upper left') plt.show() plt.figure() plt.plot(history.history['accuracy']) plt.plot(history.history['val_accuracy']) ...

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