plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False plt.plot(timelist, templists2, c='red') plt.xticks(rotation=-70) plt.xlabel("hour") plt.ylabel("temperature(℃)") plt.show()

这段代码使用了Matplotlib库绘制折线图，并设置了字体和坐标轴的显示。其中`plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']`设置了字体为中文宋体，`plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False`用于解决负号显示的问题。

接下来，`plt.plot(timelist, templists2, c='red')`绘制了折线图，横轴为`timelist`，纵轴为`templists2`，线条颜色为红色。

然后，`plt.xticks(rotation=-70)`设置了横轴刻度标签的旋转角度为-70度。

最后，`plt.xlabel("hour")`和`plt.ylabel("temperature(℃)")`分别设置了横轴和纵轴的标签。

最后一行的`plt.show()`用于显示绘制的图形。

相关问题

把plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False 用函数封装起来，并注释

可以将这两行代码封装成一个函数，如下所示：

import matplotlib.pyplot as plt

def set_chinese_font():
    """
    设置 matplotlib 的中文字体为 SimHei，并关闭负号的显示问题
    """
    plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
    plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

这个函数被命名为 `set_chinese_font()`，它没有参数。当你需要在代码中使用中文文字时，可以调用这个函数来设置 matplotlib 的字体，如下所示：

import matplotlib.pyplot as plt

def set_chinese_font():
    """
    设置 matplotlib 的中文字体为 SimHei，并关闭负号的显示问题
    """
    plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
    plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

# 生成一个简单的图表
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6])
ax.set_xlabel('横轴')
ax.set_ylabel('纵轴')
ax.set_title('这是一个简单的图表')
set_chinese_font()  # 调用 set_chinese_font() 函数来设置字体
plt.show()

在这个例子中，我们生成了一个简单的图表，然后调用了 `set_chinese_font()` 函数来设置字体。运行代码后，你应该会看到一个带有中文标签的图表，而不是乱码。

plt.rcParams['front.sans-serif']=['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False

这两行代码的作用是在Matplotlib中设置字体和解决负号显示问题。具体来说，第一行代码将字体设置为SimHei，这是一种中文字体，可以用于在Matplotlib中显示中文。第二行代码将负号的显示问题解决，因为在一些系统中，负号可能会显示为方块或其他字符。这两行代码通常在Matplotlib绘图之前设置，以确保图形中的中文和负号显示正确。

示例代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt

# 设置字体和解决负号显示问题
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

# 绘制图形
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]
plt.plot(x, y)
plt.title('示例图')
plt.xlabel('x轴')
plt.ylabel('y轴')
plt.show()