plt.rcParams参数说明

时间: 2024-01-04 11:03:49 浏览: 92
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关于python中plt.hist参数的使用详解

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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： ```python 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。
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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...

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。...在绘制药品占比图时，使用 autopct 参数显示每个扇形的占比。

matplotlib.rcParams['font.family']='SimHei' matplotlib.rcParams['font.style']='italic' seasonDf=data.pivot_table(index=['Income Classification'],columns=['LDC'],values=['Wasting']) seasonDf.plot(linestyle='dashed', marker='o') plt.legend(['spring','summer','fall','winter']) plt.title('人数变化折线图') plt.show()

pivot_table函数的参数说明如下： - index=['Income Classification']：指定透视表的行索引为'Income Classification'列。 - columns=['LDC']：指定透视表的列索引为'LDC'列。 - values=['Wasting']：指定...

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 读取Excel文件 data = pd.read_excel('C:\\Users\\zwj\\Desktop\\豆瓣读书排行榜-清洗后.xlsx') # 按评分值降序排序，并选取TOP5电影 top5 = data.sort_values(by='评分', ascending=False).head(5) plt.rcParams['font.sans-serif']='SimHei' # 提取电影名称和评分值 movies = top5['书名'] ratings = top5['评分'] # 绘制柱形图 plt.bar(movies, ratings) plt.xlabel('电影') plt.ylabel('评分') plt.title('豆瓣排行榜评分值TOP5电影') plt.xticks(rotation=8) # 旋转X轴刻度标签，以便更好地显示电影名称 # 设置纵坐标刻度，将刻度分成10份 plt.show()将上述代码中柱状图上方显示评分

以上代码中，plt.text() 函数的参数说明如下： - x：文本的横坐标位置； - y：文本的纵坐标位置； - '%.1f' % y：文本的内容，%.1f 表示保留一位小数； - ha：文本的水平对齐方式，center 表示居中； - va：文本的...

matplotlib.rcParams['font.family']='SimHei' Publisher = data.groupby(by='Country')['Stunting'].sum().sort_values(ascending=False)[:10] plt.figure(figsize=(8,6),dpi=100) sns.barplot(y=Publisher.index,x=Publisher.values) plt.ylabel(None) plt.title('发育迟缓前十国家') plt.show()

参数说明如下： - y=Publisher.index：指定y轴上的数据为国家的名称。 - x=Publisher.values：指定x轴上的数据为发育迟缓总数。 然后，使用plt.ylabel(None)将y轴标签设为空。 接下来，使用plt.title('...

下面的程序有4个错误，请改正，不得增加或删除语句。改正的语句后面添加：#此行有错误，已经改正 改正后的程序请上传，文件名为P2A.PY。 程序功能：下面表格是通过问卷星收集到的关于“您认为本小区垃圾分类还存在哪些问题？”的反馈信息，请在左边绘图区绘制柱状图，右边绘制一个饼图，如图所示。 import matplotlib as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] fig=plt.figure(figsize=(12,9)) fig.add_subplot(121) option=["宣传不到位","环保意识不强","收集站分布不合理","投放时间不方便","乱扔垃圾未处罚","管理不到位"] data=[17,44,17,41,24,19] plt.hist(range(6),data) plt.title("小区垃圾分类还存在的问题") plt.xticks(range(6),data, rotation=45) plt.xlabel("选项") plt.ylabel("回复情况") fig.add_subplot(122) plt.pie(labels=option,autopct='%4.1f%%') plt.show()

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] fig = plt.figure(figsize=(12, 9)) fig.add_subplot(121) option = ["宣传不到位", "环保意识不强", "收集站分布不合理", "投放时间不方便", "乱扔垃圾未处罚", ...

给以下的代码加详细的中文注释#导入相关库 from skimage import data,color import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #中文显示工具函数 def set_ch(): from pylab import mpl mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['FangSong'] mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False set_ch() D= 10 #读入图片 new_img = data.coffee() new_img = color.rgb2gray(new_img) #numpy中的傅里叶变化 f1 = np.fft.fft2(new_img) f1_shift = np.fft.fftshift(f1) #np.fft.fftshift()函数来实现平移，让直流分量在输出图像的重心 #实现理想低通滤波器 rows,cols = new_img.shape crow,ccol=int(rows/2),int(cols/2)#计算频谱中心 mask= np.zeros((rows,cols),np.uint8)#生成rows行cols的矩阵，数据格式为uint8 for i in range(rows): for j in range(cols): if np.sqrt(i*i+j*j)<=D: #将距离频谱中心小于D的部分低通信息，设置为1，属于低通滤波 mask[crow - D:crow + D, ccol - D:ccol + D] = 1 f1_shift = f1_shift*mask #傅里叶逆变换 f_ishift = np.fft.ifftshift(f1_shift) img_back=np.fft.ifft2(f_ishift) img_back=np.abs(img_back) img_back=(img_back-np.amin(img_back))/(np.amax(img_back)-np.amin(img_back)) #plt.figure(figsize=(15,8)) plt.figure() plt.subplot(121),plt.imshow(new_img,cmap='gray'),plt.title('原始图像') plt.subplot(122),plt.imshow(img_back,cmap='gray'),plt.title('滤波后图像') plt.show()

参数： arr: 有序数组（从小到大排列） target: 目标元素 返回值： 如果找到目标元素，返回其下标；如果没找到，返回 -1。 """ # 定义左右边界 left = 0 right = len(arr) - 1 # 当左边界小于等于右边...

帮我完善这段代码 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False data = pd.read_excel('汽车性能指标分值统计表.xlsx') data = data.set_index('性能评价指标') data = data.T data.index.name = '品牌' def plot_radar(data, feature): columns = ['动力性', '燃油经济性', '制动性', '操控稳定性', '行驶平顺性', '通过性', '安全性', '环保性', '方便性', '舒适性', '经济性', '容量性'] # 设置要展示的性能评价指标 colors = ['r', 'g', 'y'] # 设置每个品牌在图表中的图例颜色 angles = np.linspace(0.1 * np.pi, 2.1 * np.pi, len(columns), endpoint=False) # 根据要显示的指标个数对圆形进行等分 angles = np.concatenate((angles, [angles[0]])) # 连接刻度线数据 figure = plt.figure(figsize=(6, 6)) ax = figure.add_subplot(1, 1, 1, projection='polar') for i, c in enumerate(feature): #列举 stats = data.loc[c] #stats（统计的缩写） stats = np.concatenate((stats, [stats[0]])) ax.plot(angles, stats, '-', linewidth=2, c=colors[i], label=str(c)) ax.fill(angles, stats, color=colors[i], alpha=0.75) ax.legend(loc=4, bbox_to_anchor=(1.15, -0.07)) ax.set_yticklabels([2, 4, 6, 8, 10]) ax.set_thetagrids(angles * 180 / np.pi, columns, fontsize=12) plt.show() return figure figure = plot_radar(data, ['A品牌', 'B品牌', 'C品牌'])

1. 可以在函数定义时添加函数说明文档，以便其他人更好地理解函数的作用和参数含义。 2. plot_radar 函数的最后一行 return figure 可以省略，因为并没有在函数中创建 figure 对象。 3. plot_radar 函数的...

下面的代码是干什么用的，请生成说明注释，同时还有什么改进： mpl.rcParams［"axes.unicode_minus"］6＝False

# 这行代码是用来设置matplotlib库中的一个参数，具体来说是关于坐标轴刻度标签负号显示的规则。 # mpl代表matplotlib，这是一个用于数据可视化的Python库。.rcParams是Matplotlib的配置选项字典，通过这个字典...
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若需显示中文，需要设置plt.rcParams['font.sans-serif']属性为支持中文的字体。 2. 散点图： 散点图用于表示两个变量之间的关系，每个点代表一个数据对。与折线图类似，散点图也可以通过plt.plot()函数绘制，...
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参数说明： * x：一个存放各部分占比的向量 * explode：每一部分离开中心点的距离 * labels：设置各类的标签 * colors：设置为各部分染色的列表 * autopct：自动百分号的格式 * pctdistance：labels...
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python教学.doc（11题）

- matplotlib.pyplot 是Python的绘图库，plt.subplots() 创建子图，plt.scatter() 绘制散点图，plt.xlabel() 和 plt.ylabel() 设置坐标轴标签，plt.title() 设置图表标题，plt.rcParams 调整图表的...

front ,family is not a vaild rc parameter(see RcParams.key ())

文档中提供了详细的参数说明和示例，可以帮助我们正确地设置rc参数。 总结起来，front，family is not a valid rc parameter(see RcParams.key())这个错误提示是因为在文件中使用了无效的rc参数front，而front不是...

总结pyplot绘图基础语法，创建画布与创建子图的函数 ，常见的画布内容有哪些， 保存与显示图形的函数， 动态rc参数有哪些， 举例说明

plt.rcParams.update({'font.size': 12, 'font.family': 'serif'}) 以上就是pyplot绘图的基础语法和常见内容。下面举例说明如何使用pyplot绘制一张折线图： python import matplotlib.pyplot as plt # ...

在Python中如何使用matplotlib库对折线图的线条颜色、图案和宽度进行个性化定制？请结合实例代码进行说明。

此外，你还可以使用plt.style.use()函数来改变图表的整体风格，或者使用plt.rcParams字典来调整图表中的其他属性，如字体大小、轴线样式等，从而达到更细致的定制效果。 为了深入理解如何在matplotlib中进行...
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