plt.rcParams参数说明

plt.rcParams是用于设置matplotlib绘图库全局参数的字典对象。可以使用plt.rcParams来自定义图形的各种属性，如字体大小、线条颜色、图像大小等等。

下面是一些常用的plt.rcParams参数说明：

- 'axes.titlesize'：图表标题的字体大小
- 'axes.labelsize'：坐标轴标签字体大小
- 'xtick.labelsize'：x轴刻度标签的字体大小
- 'ytick.labelsize'：y轴刻度标签的字体大小
- 'legend.fontsize'：图例字体大小
- 'figure.figsize'：图像的宽度和高度，以英寸为单位
- 'axes.linewidth'：坐标轴边框的线宽
- 'lines.linewidth'：线条的宽度
- 'lines.markersize'：标记的大小

例如，可以使用以下代码设置图形的字体大小和线条宽度：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.rcParams['font.size'] = 14
plt.rcParams['lines.linewidth'] = 2

这将把图形的字体大小设置为14，线条宽度设置为2。

相关问题

def vis_result_2D(df,label): fig = plt.figure(figsize=(16,6)) plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False ax = fig.add_subplot(121) for i in df['label'].unique(): temp_df = df[df['label']==i] ax.scatter(temp_df['WindSpeed'],temp_df['Power'],s=0.3,color=mcolors.TABLEAU_COLORS[colors[i]],label=i) plt.legend() plt.title("各类异常的分布") plt.grid(True) ax = fig.add_subplot(122) df = df[df['label']==0] ax.scatter(df['WindSpeed'],df['Power'],s=0.3) plt.title("清洗后的结果") plt.grid(True) plt.show()详细注释

这是一个用于可视化数据分布的函数，输入参数为数据集 df 和标签 label。该函数会先创建一个 16x6 的画布，然后创建两个子图，分别用于显示各类异常点的分布情况和清洗后的结果。在第一个子图中，函数会根据不同标签的数据点在 WindSpeed-Power 平面上进行散点图的绘制，其中每个标签的数据点使用不同的颜色进行区分。最后，将各个标签的说明加入图例，并在图像上方添加标题。在第二个子图中，函数将仅显示标签为0的数据点，用于展示数据清洗后的结果。最后，将两个子图展示出来。

对给定的 drug.csv 文件进行读取，仿照import pandas as pd import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt from matplotlib.ticker import MultipleLocator datas = pd.read_csv(r'2015-2020.txt', index_col=0) datas = datas.sort_index(ascending=False) datas = pd.DataFrame(datas.values, index=range(1, 11), columns=datas.columns) data2020 = pd.read_csv(r'2020.txt', encoding='utf-8') def drawLines(): ax = plt.subplot(131) for date in datas.columns: plt.plot([10 - i for i in range(datas.shape[0])], datas[date], label=date) plt.ylim(0, 600000) ymajorLocator = MultipleLocator(50000) xmajorLocator = MultipleLocator(1) ax.yaxis.set_major_locator(ymajorLocator) ax.xaxis.set_major_locator(xmajorLocator) plt.title('2015-2020 年度票房 Top10 折线图') plt.xlabel('票房名次') plt.grid() plt.legend() def drawPie(): plt.subplot(233) plt.pie(datas['2019'], autopct='%1.1f%%') plt.title('2019 年度票房 Top10 饼图') plt.subplot(236) plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['font.family'] = 'sans-serif' plt.pie(data2020['boxoffice'], autopct='%1.1f%%', labels=data2020['name']) plt.title('2020 年度票房 Top10 饼图') if __name__ == '__main__': plt.subplots(figsize=(20, 8)) drawLines() drawPie() plt.show() 的样例代码，完成文件中数据的可 视化，绘制销售数据走势图和药品占比图

假设给定的 drug.csv 文件包含两列数据：药品名称和销售数量。可以使用 pandas 库读取并处理数据，然后使用 matplotlib 库进行可视化。

示例代码如下：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据
data = pd.read_csv('drug.csv')

# 统计每种药品的销售数量
sales_data = data.groupby('药品名称')['销售数量'].sum()

# 绘制销售数据走势图
sales_data.plot(kind='line', figsize=(8, 6), xlabel='药品名称', ylabel='销售数量', title='药品销售数据走势图')
plt.show()

# 绘制药品占比图
sales_data.plot(kind='pie', figsize=(8, 8), autopct='%1.1f%%', title='药品销售占比图')
plt.show()

说明：

1. 使用 pandas 库的 `read_csv` 函数读取 drug.csv 文件，并将数据存储在 DataFrame 中。
2. 使用 DataFrame 的 `groupby` 方法按药品名称分组，并计算每组的销售数量之和。
3. 使用 `plot` 方法绘制销售数据走势图和药品占比图。在绘制药品占比图时，使用 `autopct` 参数显示每个扇形的占比。