plt.text(0.5, -0.1, "The average silhouette score is: " + str(score), ha='center', fontsize=12, transform=plt.gca().transAxes)

`plt.text()`函数可以在图形上添加文本，该函数需要传入四个参数：文本的x坐标、文本的y坐标、要显示的文本内容和文本的格式。其中x坐标和y坐标可以是绝对坐标，也可以是相对坐标。如果是相对坐标，则需要通过`transform`参数指定坐标系。

在上面的代码中，`plt.text()`函数的第一个参数是0.5，表示文本的x坐标为图形的中心。第二个参数是-0.1，表示文本的y坐标为图形的下方一点点。第三个参数是要显示的文本内容，其中`str(score)`表示平均轮廓系数的值。第四个参数中，`ha='center'`表示文本的水平对齐方式为居中，`fontsize=12`表示文本的字体大小为12，`transform=plt.gca().transAxes`表示坐标系为相对坐标系。

如果您想要对文本的格式进行更多的设置，可以参考matplotlib的官方文档。

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import requests from bs4 import BeautifulSoup import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False url = "https://nba.hupu.com/stats/players" response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser") players = [] scores = [] table = soup.find("table", class_="players_table") rows = table.find_all("tr") for row in rows[1:26]: cols = row.find_all("td") player = cols[1].text.strip() score_range = cols[4].text.strip() score_parts = score_range.split("-") min_score = float(score_parts[0]) max_score = float(score_parts[1]) score = int((min_score + max_score) / 2) players.append(player) scores.append(score) data = {"Player": players, "Score": scores} df = pd.DataFrame(data) fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 6)) ax.bar(players, scores, color='green', alpha=0.6) ax.set_xlabel('球员', fontsize=12) ax.set_ylabel('得分', fontsize=12) ax.set_title('NBA球员得分', fontsize=14) plt.xticks(rotation=45, ha='right', fontsize=8) ax.spines['top'].set_visible(False) ax.spines['right'].set_visible(False) for i, score in enumerate(scores): ax.text(i, score+0.5, str(score), ha='center', va='bottom') fig.tight_layout() plt.show()对这些代码做一些查重优化

这段代码本身没有重复的部分，因此无法做查重优化。如果是想要优化代码的其他方面，可以考虑以下几个方面：

1. 将代码中的常量值或重复的字符串提取为变量或常量，以提高代码的可读性和可维护性。
2. 可以将一些长的语句或表达式拆分成多行，以增加代码的可读性。
3. 可以将一些重复的代码块抽象成函数或模块，以提高代码的复用性和可维护性。
4. 可以使用更加简洁、高效的代码实现相同的功能，比如使用列表推导式、lambda函数等。

import matplotlib.pyplot as plt # 绘制条形图 x_labels = ['Accuracy', 'Precision', 'Recall', 'F1 Score'] y_values = [acc, prec, rec, f1] fig, ax = plt.subplots() ax.bar(x_labels, y_values) # 添加平均指标线 avrg = np.mean(y_values) ax.axhline(avrg, color='gray', linestyle='--') ax.text(0.5, avrg + 0.01, f'Average: {avrg:.10f}', ha='center', va='bottom', color='gray') # 显示图表 plt.show()显示每个指标的数值

可以在每个条形上方添加数值标签，可以使用ax.text()方法实现。具体代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np

# 绘制条形图 
x_labels = ['Accuracy', 'Precision', 'Recall', 'F1 Score'] 
y_values = [acc, prec, rec, f1] 
fig, ax = plt.subplots() 
ax.bar(x_labels, y_values) 

# 添加平均指标线 
avrg = np.mean(y_values) 
ax.axhline(avrg, color='gray', linestyle='--') 
ax.text(0.5, avrg + 0.01, f'Average: {avrg:.10f}', ha='center', va='bottom', color='gray') 

# 添加数值标签
for i, v in enumerate(y_values):
    ax.text(i, v + 0.01, str(round(v, 4)), ha='center', va='bottom', color='black')

# 显示图表 
plt.show()

这段代码会在每个条形上方添加数值标签，并且把数值四舍五入到小数点后四位。