plt.xticks(range(len(sorted_feature_importances)), sorted_feature_names, rotation=90)中xtick怎么无法显示中文汉字

时间: 2023-06-11 17:08:13 浏览: 169
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中文显示出现问题

如果您的xtick标签中含有中文汉字，可以尝试使用以下代码： ```python import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] # 设置中文字体为黑体 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False # 解决负号无法显示的问题 plt.xticks(range(len(sorted_feature_importances)), sorted_feature_names, rotation=90) ``` 其中，`font.sans-serif`参数设置为SimHei字体，可以显示中文汉字；`axes.unicode_minus`参数设置为False，则可以显示负号。
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中文汉字的显示

1602显示简单的中文汉字，1602一般情况下只显示字符数字，在这里给大家分享显示汉字的操作
txt

Symbian中显示中文汉字（3种方法）.

Symbian中显示中文汉字（3种方法）

ax = plt.subplots(figsize=(20, 16))#调整画布大小 ax = sns.heatmap(corr, vmax=.8, square=True, annot=True) #画热力图 annot=True 表示显示系数 # 设置刻度字体大小 plt.xticks(fontsize=20) # plt.yticks(fontsize=20) plt.yticks(fontsize=20) # plt.xticks(x_values, feature_list,rotation='vertical')修改热力图坐标文字的方向

plt.xticks(fontsize=20, rotation='vertical') plt.yticks(fontsize=20, rotation='horizontal') 其中 rotation='vertical' 表示将 x 轴的标签文字垂直显示，rotation='horizontal' 表示将 y 轴的标签文字...

from sklearn.preprocessing import StandardScaler scaler = StandardScaler() scaler.fit(X) X_s= scaler.transform(X) X_s[:3] from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor model = RandomForestRegressor(n_estimators=5000, max_features=int(X.shape[1] / 3), random_state=0) model.fit(X_s,y) model.score(X_s,y) pred = model.predict(X_s) plt.scatter(pred, y, alpha=0.6) w = np.linspace(min(pred), max(pred), 100) plt.plot(w, w) plt.xlabel('pred') plt.ylabel('y_test') plt.title('Comparison of GDP fitted value and true value') print(model.feature_importances_) sorted_index = model.feature_importances_.argsort() plt.barh(range(X.shape[1]), model.feature_importances_[sorted_index]) plt.yticks(np.arange(X.shape[1]),X.columns[sorted_index],fontsize=14) plt.xlabel('X Importance',fontsize=12) plt.ylabel('covariate X',fontsize=12) plt.title('Importance Ranking Plot of Covariate ',fontsize=15) plt.tight_layout()

需要注意的是，代码中的X和y表示输入的特征和目标变量，需要根据具体的数据进行替换。另外，代码中使用了一些库，需要确保这些库已经安装并导入。如果需要运行这段代码，请确保相关的依赖已经安装，并替换X和y为实际...

from sklearn.preprocessing import StandardScaler scaler = StandardScaler() scaler.fit(X) X_s= scaler.transform(X) X_s[:3] from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor model = RandomForestRegressor(n_estimators=5000, max_features=int(X.shape[1] / 3), random_state=0) model.fit(X_s,y) model.score(X_s,y) pred = model.predict(X_s) plt.scatter(pred, y, alpha=0.6) w = np.linspace(min(pred), max(pred), 100) plt.plot(w, w) plt.xlabel('pred') plt.ylabel('y_test') plt.title('Comparison of GDP fitted value and true value') print(model.feature_importances_) sorted_index = model.feature_importances_.argsort() plt.barh(range(X.shape[1]), model.feature_importances_[sorted_index]) plt.yticks(np.arange(X.shape[1]),X.columns[sorted_index],fontsize=14) plt.xlabel('X Importance',fontsize=12) plt.ylabel('covariate X',fontsize=12) plt.title('Importance Ranking Plot of Covariate ',fontsize=15) plt.tight_layout()

接下来，通过print(model.feature_importances_)打印出特征重要性的值，并使用argsort()方法对特征重要性进行排序得到索引。然后使用plt.barh绘制水平条形图，横轴表示特征重要性的值，纵轴表示特征的名称，以...

plt.xticks(range(len(wine.feature_names)),wine.feature_names, rotation=60,ha='left')

- range(len(wine.feature_names)) 表示设置刻度的位置，即将刻度放在 0 到特征数量（len(wine.feature_names)）之间。 - wine.feature_names 表示刻度的标签，即将特征名称作为刻度的标签。 - rotation=60 ...

plt.xticks(fontsize=tick_fontsize) plt.yticks(fontsize=tick_fontsize)

以下是设置坐标标签字体大小的示例代码： ...这段代码使用plt.xticks()和plt.yticks()函数来设置x轴和y轴的坐标标签字体大小。通过将fontsize参数设置为所需的字体大小，可以更改标签的字体大小。

def plot_image(i, predictions_array, true_label, img): predictions_array, true_label, img = predictions_array, true_label[i], img[i] plt.grid(False) plt.xticks([]) plt.yticks([]) plt.imshow(img, cmap=plt.cm.binary) predicted_label = np.argmax(predictions_array) if predicted_label == true_label: color = 'blue' else: color = 'red' plt.xlabel("{} {:2.0f}% ({})".format(class_names[predicted_label], 100 * np.max(predictions_array), class_names[true_label]), color=color) def plot_value_array(i, predictions_array, true_label): predictions_array, true_label = predictions_array, true_label[i] plt.grid(False) plt.xticks(range(10)) plt.yticks([]) thisplot = plt.bar(range(10), predictions_array, color="#777777") plt.ylim([0, 1]) predicted_label = np.argmax(predictions_array) thisplot[predicted_label].set_color('red') thisplot[true_label].set_color('blue') print("验证预测结果:") i = 12 plt.figure(figsize=(6, 3)) plt.subplot(1, 2, 1) plot_image(i, predictions[i], test_labels, test_images) plt.subplot(1, 2, 2) plot_value_array(i, predictions[i], test_labels) plt.show() num_rows = 5 num_cols = 3 num_images = num_rows * num_cols plt.figure(figsize=(2 * 2 * num_cols, 2 * num_rows)) for i in range(num_images): plt.subplot(num_rows, 2 * num_cols, 2 * i + 1) plot_image(i, predictions[i], test_labels, test_images) plt.subplot(num_rows, 2 * num_cols, 2 * i + 2) plot_value_array(i, predictions[i], test_labels) plt.tight_layout() plt.show() # 使用训练好的模型对单个图像进行预测 img = test_images[1] print(img.shape) # tf.keras 模型经过了优化，可同时对一个批或一组样本进行预测 img = (np.expand_dims(img, 0)) print(img.shape) # 增加相应标签 predictions_single = probability_model.predict(img) print(predictions_single) plot_value_array(1, predictions_single[0], test_labels) _ = plt.xticks(range(10), class_names, rotation=45)

这段代码的作用是用来展示模型对测试数据集的预测结果。首先定义了两个函数plot_image和plot_value_array，用于可视化展示预测结果。然后调用这两个函数来展示第12张测试图片的预测结果和对应的概率分布情况。...

def plot_confusion_matrix(cm, classes, title='Confusion Matrix', cmap=plt.cm.Blues): plt.imshow(cm, interpolation='nearest', cmap=cmap) plt.title(title) plt.colorbar() tick_marks = np.arange(len(classes)) plt.xticks(tick_marks, classes, rotation=45) plt.yticks(tick_marks, classes) fmt = 'd' thresh = cm.max() / 2. for i, j in itertools.product(range(cm.shape[0]), range(cm.shape[1])): plt.text(j, i, format(cm[i, j], fmt), horizontalalignment="center", color="white" if cm[i, j] > thresh else "black") plt.tight_layout() plt.ylabel('True label') plt.xlabel('Predicted label')

这是一个绘制混淆矩阵的函数。混淆矩阵是一种衡量分类器性能的方法...在这个函数中，输入参数包括混淆矩阵对象、类别名称、标题、颜色映射等，函数会根据这些参数绘制一个混淆矩阵图，并且在每个格子里标注对应的数量。

plt.plot(logreg.coef_.T, 'o', label "c-1") plt.plot(logreg100.coef_.T. labe1=“C=100“) pltplot(logreg001.coefT,'v, label=“C=0.001”) plt.xticks(range(cancer.data.shape[1]).cancer.feature_names,rotation=90) xlims =plt.xl1m0 plt.hlines(0,xlins[0], x1ins[1]] plt.xlim(xlims) p1t.ylim(-5, 5) plt.xlabel(Feature plt.ylabel(“Coefficient magnitude”) plt.legend（）修改代码

plt.xticks(range(cancer.data.shape[1]), cancer.feature_names, rotation=90) xlims = plt.xlim() plt.hlines(0, xlims[0], xlims[1]) plt.xlim(xlims) plt.ylim(-5, 5) plt.xlabel("Feature") plt.ylabel(...

plt.plot(df.index,df.pv) plt.title('pv') plt.xticks(rotation=30)plt.xticks(rotation=30)什么意思

这段代码使用了matplotlib库中的plot()函数来绘制折线图。df.index表示使用DataFrame中的索引作为横坐标，df.pv...plt.xticks(rotation=30)则将x轴的刻度标签进行了30度的旋转，以便更好地显示横坐标的值。

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd w = pd.read_csv('BostonHousing2.csv') w_new=w.drop(columns=["chas"],axis=1) wn0 = w_new.columns wn = wn0[5:] f = plt.figure(figsize=(16,8)) k=0 for i in range(len(wn)): for j in range(len(wn)): k=k+1 if i!=j: f.add_subplot(len(wn),len(wn),k) else: f.add_subplot(len(wn),len(wn),k) plt.scatter([0,1],[0,1]) plt.text(.5,.5,wn[i],\ ha='center',va='center',size=10) y=np.array(w[wn[0]])[:,np.newaxis] X=np.array(w[wn[1:]]) from sklearn import linear_model regr=linear_model.LinearRegression(fit_intercept=False) regr.fit(X,y) print(regr.coef_) res=y-regr.predict(X) import scipy.stats as stats import pylab res.shape=res.shape[0] f=plt.figure(figsize=(12,5)) f.add_subplot(121) plt.scatter(regr.predict(X),res) plt.plot(regr.predict(X),np.ones(len(y))) plt.xlabel('Fitted values') plt.ylabel('Residuals') f.add_subplot(122) stats.probplot(res,dist="norm",plot=pylab) plt.show() from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor from sklearn import tree import graphviz regr2 =DecisionTreeRegressor(max_depth=4,random_state=100) regr2 = regr2.fit(X,y) dot_data=tree.export_graphviz(regr2,feature_names=wn[1:],out_file=None) graph=graphviz.Source(dot_data) f=plt.figure(figsize=(12,5)) f.add_subplot(111) height=regr2.feature_importances_ bars = wn[1:] y_pos=np.arange(len(bars)) plt.bar(y_pos,height) plt.xticks(y_pos,bars) plt.yticks() plt.show() 解释以上代码

以上代码是用于数据分析和可视化的Python代码。首先，它使用pandas库加载名为'BostonHousing2.csv'的csv文件，并删除了"chas"列。然后，它选择了一些列作为特征和目标变量，并使用线性回归模型进行拟合和预测。...

cm = confusion_matrix(test_label, y_pred) # 画出混淆矩阵 plt.imshow(cm, cmap=plt.cm.Blues) # plt.title('Confusion matrix'){'a': 'Condenser blockage', 'b': 'Main shaft wear', 'c': 'refrigerant overcharge'} plt.colorbar() tick_marks = np.arange(len(['a', 'b', 'c'])) plt.xticks(tick_marks, ['Condenser blockage', 'Main shaft wear', 'refrigerant overcharge'], rotation=45) plt.yticks(tick_marks, ['Condenser blockage', 'Main shaft wear', 'refrigerant overcharge']) plt.xlabel('Predicted label') plt.ylabel('True label') plt.tight_layout() plt.show()，帮我在这个混淆矩阵中加入数字

plt.xticks(tick_marks, ['Condenser blockage', 'Main shaft wear', 'refrigerant overcharge'], rotation=45) plt.yticks(tick_marks, ['Condenser blockage', 'Main shaft wear', 'refrigerant overcharge']) ...

如何改变以下代码保存的折线图x轴标签字体的大小: import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt df=pd.read_csv('movies_revenue_starring_1950_2010.txt',sep=',') df.sort_values('Title',ascending=False,inplace=True) df_new=df[['Title','Revenue']].reset_index(drop=True) df_new=df_new.iloc[::65,:] #（进行位置索引）对title进行抽样 df_renew=df[['Title','Starring Actors Popularity']].reset_index(drop=True) df_renew=df_renew.iloc[::65,:] #可视化电影的revenue的值 plt.plot(df_new['Title'],df_new['Revenue'],color='red') plt.xticks(rotation=45) #x轴旋转45° plt.title('movies Revenue 1950-2010') plt.xlabel('title') plt.ylabel('Revenue') plt.savefig('movies_revenue_1950_2010.png',dpi=400) plt.show() #可视化电影的Starring Actors Popularity值 plt.plot(df_renew['Title'],df_renew['Starring Actors Popularity'],color='green') plt.xticks(rotation=45) plt.title('Starring Actors Popularity 1950-2010') plt.xlabel('title') plt.ylabel('Starring Actors Popularity') plt.savefig('movies_starpopularity_1950_2010.png',dpi=400) plt.show()

您可以在 plt.xticks(rotation=45) 后添加以下代码来改变 x 轴标签字体的大小： plt.xticks(rotation=45, fontsize=10) 其中的 fontsize 参数可以根据您的需要进行调整。完整代码如下： import ...

在以下代码中添加代码，使得保存的折线图更简洁更美观: import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt df=pd.read_csv('movies_revenue_starring_1950_2010.txt',sep=',') df.sort_values('Title',ascending=False,inplace=True) df_new=df[['Title','Revenue']].reset_index(drop=True) df_new=df_new.iloc[::65,:] #（进行位置索引）对title进行抽样 df_renew=df[['Title','Starring Actors Popularity']].reset_index(drop=True) df_renew=df_renew.iloc[::65,:] #可视化电影的revenue的值 plt.plot(df_new['Title'],df_new['Revenue'],color='red') plt.xticks(rotation=45) #x轴旋转45° plt.title('movies Revenue 1950-2010') plt.xlabel('title') plt.ylabel('Revenue') plt.savefig('movies_revenue_1950_2010.png',dpi=400) plt.show() #可视化电影的Starring Actors Popularity值 plt.plot(df_renew['Title'],df_renew['Starring Actors Popularity'],color='green') plt.xticks(rotation=45) plt.title('Starring Actors Popularity 1950-2010') plt.xlabel('title') plt.ylabel('Starring Actors Popularity') plt.savefig('movies_starpopularity_1950_2010.png',dpi=400) plt.show()

plt.xticks(rotation=45) #x轴旋转45° plt.title('movies Revenue 1950-2010') plt.xlabel('title') plt.ylabel('Revenue') plt.tight_layout() # 自动调整子图间的间距和间隔 plt.savefig('movies_revenue_...

fig, ax = plt.subplots() x = range(len(clf.cv_results_['params'])) y = clf.cv_results_['mean_test_score'] ax.plot(x, y) ax.set_xticks(x) ax.set_xticklabels([str(p) for p in clf.cv_results_['params']]) plt.xticks(rotation=45) plt.show()这个代码什么意思

这段代码主要是用于绘制交叉验证结果的图形。具体来说，它使用Matplotlib库...通过设置xticks和xticklabels，代码还将x轴标签设置为参数组合字符串，以便更好地理解交叉验证结果。最后，show()函数将图形显示在屏幕上。
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