import matplotlib print(matplotlib.matplotlib_fname())这个代码在哪使用可以打开matplotlib的rc参数配置文件

时间: 2024-05-24 19:07:44 浏览: 197
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Matplotlib中%matplotlib inline如何使用

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import matplotlib是Python的一个数据可视化库，它提供了一种方便的方式来绘制各种类型的图形，如折线图、散点图、条形图、饼图等等。 在Python脚本中使用import matplotlib即可导入该库。而print(matplotlib.matplotlib_fname())这段代码可以在Python脚本中使用，它的作用是打印matplotlib的配置文件路径。在绝大多数情况下，这个配置文件位于用户主目录下的.matplotlib文件夹中。 如果你想手动编辑matplotlib的配置参数，可以通过这个代码来找到配置文件路径。你可以用文本编辑器打开该文件进行编辑。
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matplotlib 使用指南1

matplotlib.get_configdir()可以找到用户级配置文件的位置，而matplotlib.matplotlib_fname()可以获取当前正在使用的配置文件路径。 6. **配置文件内容**： 配置文件包含了各种设置，如axes（坐标轴配置）、...

import matplotlib print(matplotlib.matplotlib_fname())

至于matplotlib.matplotlib_fname()函数，它是matplotlib库中的一个函数，用于返回matplotlib配置文件的路径。配置文件包含了一些默认设置和参数，可以通过修改配置文件来自定义matplotlib的行为。 请注意，由于...

在bash环境里输入import matplotlib print(matplotlib.matplotlib_fname()) 如何做

使用Python交互模式(python -i)，你可以直接导入并调用matplotlib.matplotlib_fname()函数： shell python -i 进入Python交互模式后，输入以下代码： python import matplotlib print...

import matplotlib matplotlib.matplotlib_fname()

matplotlib.matplotlib_fname() 函数是 matplotlib 库中的一个函数，用于返回 matplotlibrc 配置文件的路径，该文件包含了 matplotlib 库中默认的配置选项。在使用 matplotlib 时，我们可以根据需要修改该...

import matplotlibprint(matplotlib.matplotlib_fname())

根据您的问题，您想要演示如何用Python导入...print(matplotlib.matplotlib_fname()) 上述代码将导入Matplotlib库并打印Matplotlib的配置文件路径。配置文件包含了Matplotlib的默认设置，如图例、线型、字体等等。

zhfont1 = matplotlib.font_manager.FontProperties(fname="./华文仿宋.ttf",size = 16)没有华为仿宋怎么办

如果您没有华文仿宋... zhfont1 = matplotlib.font_manager.FontProperties(fname="C:/Windows/Fonts/simsun.ttc",size = 16) 注意，不同操作系统下的字体文件路径可能会有所不同，需要根据实际情况进行修改。

import matplotlib as mpl zhfont = mpl.font_manager.FontProperties(fname='/content/drive/MyDrive/simhei.ttf')什么意思

这段代码的作用是设置 Matplotlib 库中的字体属性，其中 simhei.ttf 是一种中文字体，用于在图形中显示中文。具体来说，代码首先导入了 Matplotlib 库，然后通过 mpl.font_manager 模块中的 FontProperties() ...

解析以下代码：fig = plt.figure(figsize = (15, 10)) ax = fig.gca() ax.set_facecolor('white') ax.plot(X_reduced[:, 0], X_reduced[:, 1], '.', markersize = 1, alpha = 0.3, color = 'black')zhfont1 = matplotlib.font_manager.FontProperties(fname='./华文仿宋.ttf', size=16)

这段代码是在使用matplotlib库绘制一个散点图，具体解析如下： - 第一行创建了一个新的Figure对象，指定了图形的大小为15x10英寸。 - 第二行通过fig.gca()方法获取当前的坐标轴对象，并将其赋值给变量ax。 - 第...

Traceback (most recent call last): File "E:\shengyibei\pythonProject_ecg (2)\pythonProject_ecg\main.py", line 224, in <module> plt.savefig('{}normalized_beats/{}/beat_{}_{}_{}.png'.format(output_path, beats_labels[i], record, i, beats_labels[i])) File "D:\2023.5.21\lib\site-packages\matplotlib\pyplot.py", line 1023, in savefig res = fig.savefig(*args, **kwargs) File "D:\2023.5.21\lib\site-packages\matplotlib\figure.py", line 3343, in savefig self.canvas.print_figure(fname, **kwargs) File "D:\2023.5.21\lib\site-packages\matplotlib\backend_bases.py", line 2366, in print_figure result = print_method( File "D:\2023.5.21\lib\site-packages\matplotlib\backend_bases.py", line 2232, in <lambda> print_method = functools.wraps(meth)(lambda *args, **kwargs: meth( File "D:\2023.5.21\lib\site-packages\matplotlib\backends\backend_agg.py", line 509, in print_png self._print_pil(filename_or_obj, "png", pil_kwargs, metadata) File "D:\2023.5.21\lib\site-packages\matplotlib\backends\backend_agg.py", line 457, in _print_pil FigureCanvasAgg.draw(self) File "D:\2023.5.21\lib\site-packages\matplotlib\backends\backend_agg.py", line 394, in draw self.renderer = self.get_renderer() File "D:\2023.5.21\lib\site-packages\matplotlib\_api\deprecation.py", line 384, in wrapper return func(*inner_args, **inner_kwargs) File "D:\2023.5.21\lib\site-packages\matplotlib\backends\backend_agg.py", line 411, in get_renderer self.renderer = RendererAgg(w, h, self.figure.dpi) File "D:\2023.5.21\lib\site-packages\matplotlib\backends\backend_agg.py", line 84, in __init__ self._renderer = _RendererAgg(int(width), int(height), dpi) MemoryError: In RendererAgg: Out of memory 进程已结束,退出代码1

这是一个内存错误（MemoryError），说明程序在使用时已经占用了所有可用的内存，导致无法继续运行。在这个错误发生时，Python 解释器尝试分配更多内存，但是没有足够的内存可用，因此抛出了该异常。 可能的原因是...

import matplotlib.pyplot as plt import np as np import numpy as np from scipy import signal from scipy import fftpack import matplotlib.font_manager as fm t = np.linspace(-1, 1, 200, endpoint=False) x = (np.cos(2,np.pi5t) + np.sin(2np.pi20t) * np.exp(-t**3/0.4)) X = fftpack.fft(x) fig, axs = plt.subplots(2, 2, figsize=(16, 8)) axs[0, 0].plot(t, x, color='pink') axs[0, 0].set_title('原信号', fontproperties=fm.FontProperties(fname='C:/Windows/Fonts/simsun.ttc'), color='plum') axs[0, 0].tick_params(axis='x', colors='red') axs[0, 0].tick_params(axis='y', colors='blue') axs[0, 1].plot(t, np.abs(X), color='brown') axs[0, 1].set_title('傅里叶变换', fontproperties=fm.FontProperties(fname='C:/Windows/Fonts/simsun.ttc'), color='violet') axs[0, 1].set_ylim([0, 25]) axs[0, 1].tick_params(axis='x', colors='red') axs[0, 1].tick_params(axis='y', colors='blue') b1, a1 = signal.butter(16, 0.2) y = signal.filtfilt(b1, a1, x) axs[1, 0].plot(t, y, color='grey') axs[1, 0].set_title('高通滤波', fontproperties=fm.FontProperties(fname='C:/Windows/Fonts/simsun.ttc'), color='indigo') axs[1, 0].tick_params(axis='x', colors='red') axs[1, 0].tick_params(axis='y', colors='blue') b2, a2 = signal.butter(4, 0.3) z = signal.filtfilt(b2, a2, x) axs[1, 1].plot(t, z, color='orange') axs[1, 1].set_title('低通滤波', fontproperties=fm.FontProperties(fname='C:/Windows/Fonts/simsun.ttc'), color='navy') axs[1, 1].tick_params(axis='x', colors='red') axs[1, 1].tick_params(axis='y', colors='blue') plt.tight_layout() plt.show()有错误

这段代码存在如下几个错误： 1. 导入 numpy 库的语句写错了，应该是 import numpy as np。 2. 在 x = (np.cos(2,np.pi5t) + np.sin(2np.pi20t) * np.exp(-t**3/0.4)) 这一行，2,np.pi5t 和 2np.pi20t 应该...

module 'matplotlib' has no attribute 'matpotlib_fname'

这个错误提示表明在 matplotlib 模块中没有名为 matpotlib_fname 的属性。...你可以使用以下代码来获取 matplotlib 的配置文件路径： import matplotlib print(matplotlib.matplotlib_fname())

import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.font_manager import FontProperties # 设置字体为宋体 font = FontProperties(fname="/path/to/font.ttf", size=12) # 绘制图形 plt.figure(figsize=(15, 15)) ax1 = plt.subplot(3, 1, 1) ax1.set_title("原数据", fontproperties=font) ax1.spines["top"].set_linewidth(2) ax1.spines["right"].set_linewidth(2) ax1.spines["bottom"].set_linewidth(2) ax1.spines["left"].set_linewidth(2) plt.plot(day_ground['PM10'][: "2020-04-30"], color="c") ax1.tick_params(axis='both', labelsize=12, fontproperties=font) ax2 = plt.subplot(3, 1, 2) ax2.set_title("填充插值", fontproperties=font) plt.plot(day_ground["PM10"][: "2020-04-30"].interpolate(method='pad', limit=2), color="r") ax2.tick_params(axis='both', labelsize=12, fontproperties=font) ax3 = plt.subplot(3, 1, 3) ax3.set_title("线性插值", fontproperties=font) plt.plot(day_ground["PM10"][: "2020-04-30"].interpolate(method='linear', limit=2), color="b") ax3.tick_params(axis='both', labelsize=12, fontproperties=font) plt.savefig("插值1.png", dpi=150)以上代码报错为下 File "/Users/wangwangdalibao/opt/anaconda3/lib/python3.9/site-packages/matplotlib/axis.py", line 928, in _translate_tick_kw raise ValueError(

你可以将 font = FontProperties(fname="/path/to/font.ttf", size=12) 这行代码注释掉，并替换为以下代码： python font = FontProperties(family='SimSun', size=12) 这将使用系统中的宋体作为字体。 ...

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.font_manager import FontProperties font = FontProperties(fname=r"C:\Windows\Fonts\simhei.ttf", size=14) plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["simhei"] # 读取Excel数据 df = pd.read_excel('people.xlsx') # 绘制柱状图 plt.bar(df['年末总人口'], df['指标']) plt.xlabel('年末总人口') plt.ylabel('指标') plt.title('年末总人口') plt.show()

1. 导入 pandas、matplotlib.pyplot 和 matplotlib.font_manager 这三个库，分别用于读取 Excel 数据、绘制图形和管理字体。 2. 指定字体文件路径和字体大小，以便在图形中显示中文。 3. 使用 pandas 库的 read_...

from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np from matplotlib.font_manager import FontProperties import matplotlib.font_manager as font_manager # 设置中文字体，这里以微软雅黑为例 my_font = font_manager.FontProperties(fname="C:/Windows/Fonts/msyh.ttc") font = FontProperties(fname=r"C:\Windows\Fonts\simhei.ttf", size=14) # 指定中文字体路径和字体大小 # 构造数据 x_labels2 = ['A→B','A→C','B→C',"平均"] x_labels = ['A→B$_{1}$', 'A→B$_{2}$', 'A→B$_{3}$', 'A→C$_{1}$', 'A→C$_{2}$', 'A→C$_{1}$', "平均"] y_values = np.array([[90.72,77.86,38.67], [97.42,76.16,42.86], [91.67,72.37,41.56], [97.07,64.25,40.12], [88.80,71.56,45.15], [92.26,68.87,43.32], [92.99,71.85,41.95]]) # 二维数组，每个元素包含 3 个类别的值 y_values2 = np.array([[93.96,71.64,66.04], [96.00,76.56,65.27], [89.51,72.39,64.23], [93.16,73.53,65.18]]) # 绘制多类直方图 x = np.arange(len(x_labels2)) width = 0.2 # 每个类别之间的宽度 fig, ax = plt.subplots() rects1 = ax.bar(x - width, y_values2[:, 0], width, label="提出方法") rects2 = ax.bar(x, y_values2[:, 1], width, label="DCNN") rects3 = ax.bar(x + width, y_values2[:, 2], width, label="DDC") # 设置 x 标签、标题和图例 ax.set_xticks(x) ax.set_xticklabels(x_labels2,fontproperties=font) ax.legend() ax.set_xlabel("迁移诊断任务", fontproperties=font) ax.set_ylabel("诊断精度(%)", fontproperties=font) #ax.set_title("迁移诊断结果对比",fontproperties=font) # 设置中文字体 plt.legend(prop=my_font) plt.subplots_adjust(left=0.12, right=0.9, top=0.9, bottom=0.15) # 调整边缘 plt.show()如何修改上述代码使得“提出方法”，“DCNN”，“DDC”移到图表的上方拍成横着的一行

import matplotlib.font_manager as font_manager # 设置中文字体，这里以微软雅黑为例 my_font = font_manager.FontProperties(fname="C:/Windows/Fonts/msyh.ttc") font = FontProperties(fname=r"C:\Windows\...

from matplotlib.font_manager import FontProperties font = FontProperties(size=14) fig = plt.figure(figsize=(10,8)) ax1 = fig.add_subplot(211) ax1.plot(pos_k) ax1.set_xlabel('正面评论LDA主题数寻优', fontproperties=font) ax2 = fig.add_subplot(212) ax2.plot(neg_k) ax2.set_xlabel('负面评论LDA主题数寻优', fontproperties=font)标题为方框，请修改代码

如果标题为方框，可能是因为你的系统中没有安装...在这个代码中，我们使用了Microsoft YaHei字体来替换SimHei字体。如果你的系统中没有安装Microsoft YaHei字体，你可以更改fname参数为其他支持中文的字体文件路径。

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 读取Excel1和Excel2的数据 df1 = pd.read_excel('C:\\Users\\ASUS\\Desktop\\2023310道旅.xlsx') df2 = pd.read_excel('C:\\Users\\ASUS\\Desktop\\2023310危险品.xlsx') # 绘制箱型图 fig, ax = plt.subplots() ax.boxplot([df1['道旅报警数/百公里'], df2['危险品报警数/百公里']]) ax.set_xticklabels(['道路旅客', '危险品']) ax.set_ylabel('安全态势') plt.show()对这段代码修改字体

import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.font_manager import FontProperties # 读取Excel1和Excel2的数据 df1 = pd.read_excel('C:\\Users\\ASUS\\Desktop\\2023310道旅.xlsx') df2 = pd.read_excel('C:...

# 绘制主题平均余弦相似度图形 from matplotlib.font_manager import FontProperties font = FontProperties(size=14) fig = plt.figure(figsize=(10,8)) ax1 = fig.add_subplot(211) ax1.plot(pos_k) ax1.set_xlabel('正面评论LDA主题数寻优', fontproperties=font) ax2 = fig.add_subplot(212) ax2.plot(neg_k) ax2.set_xlabel('负面评论LDA主题数寻优', fontproperties=font)标题有一些被方框替代，请修改代码

在这个代码中，我们指定了SimHei字体作为字体，这个字体支持中文字符。你也可以指定其他支持中文字符的字体。如果你不想更改字体，你可以使用Unicode编码来替换中文字符，这样也可以避免标题被方框替代的问题。

import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.font_manager import FontProperties font_set = FontProperties(fname=r"E:\数据清洗与预处理\实验\实验四\simsun.ttc", size=20)#导入宋体字体文件 dataX = [1,2,3,4] dataY = [2,4,4,2] plt.plot(dataX,dataY) plt.title("绘制直线",FontProperties=font_set) plt.xlabel("x轴",FontProperties=font_set) plt.ylabel("y轴",FontProperties=font_set) plt.show()的错误在哪

这段代码存在两个错误： 1. 第一行缺少换行符，应该写成： import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.font_manager import FontProperties 2. 在 plt.title、plt.xlabel 和 plt.ylabel...
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