lstype = ['-','--',(0, (3, 5, 1, 5, 1, 5)),':','-.']

这是一个IT类问题。这个lstype是一个列表，包含了不同类型的线条样式，用于在Matplotlib中绘制图形时指定线条的样式。其中'-'表示实线，'--'表示虚线，':'表示点线，'-.表示点划线。而(0, (3, 5, 1, 5, 1, 5))则表示一种特殊的点划线样式，其中0表示线宽，(3, 5, 1, 5, 1, 5)表示线条的间隔和点的大小，具体含义可以查看Matplotlib的文档。通过在绘图函数中指定这些样式中的一种，就可以让绘制的线条具有不同的样式。

相关问题

labels = ['ZL','ZR','ZF','ZM','ZC'] legen = ['客户群' + str(i + 1) for i in cluster_center.index] #客户群命名 lstype = ['-','--',(0, (3, 5, 1, 5, 1, 5)),':','-.'] kinds = list(cluster_center.iloc[:, 0]) # 由于雷达图要保证数据闭合，因此再添加L列，并转换为np.ndarray cluster_center = pd.concat([cluster_center, cluster_center[['ZL']]], axis=1) centers = np.array(cluster_center.iloc[:, 0:]) # 分割圆周长 n = len(labels) angle = np.linspace(0, 2 * np.pi, n, endpoint=False) #angle = np.concatenate((angle, [angle[0]])) #并让其闭合 # 绘图 fig = plt.figure(figsize=(8,6)) ax = fig.add_subplot(111, polar=True) # 以极坐标的形式绘制图形 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 用来正常显示中文标签 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 用来正常显示负号 # 画线 for i in range(len(kinds)): ax.plot(angle, centers[i], linestyle=lstype[i], linewidth=2, label=kinds[i]) # 添加属性标签 angle = np.linspace(0, 2 * np.pi, n, endpoint=False) ax.set_thetagrids(angle * 180 / np.pi, labels) plt.title('客户特征分析雷达图') plt.legend(legen) plt.show()

这段代码是用来绘制一个雷达图的。雷达图是一种多维数据可视化方式，可以展示多个变量在不同维度上的数值大小。具体的绘图步骤如下：

1. 定义需要展示的变量和属性标签。这里定义了5个变量，分别为ZL、ZR、ZF、ZM和ZC，以及每个客户群的命名。

2. 定义线条样式。这里定义了4种不同的线条样式，分别为实线、虚线、点划线和点线组合。

3. 将数据转换为np.ndarray格式，并添加一个L列，确保数据闭合。

4. 定义极坐标，并绘制雷达图。

5. 将每个客户群的数据以不同的线条样式绘制在雷达图上。

6. 添加属性标签，并设置图表标题和图例。

7. 展示图表。

需要注意的是，这段代码中的变量和数据是需要根据具体的数据情况进行修改的，如果你遇到了任何问题，可以提供更多的上下文和代码，以便我能够更好地帮助你。

import pandas as pd import requests from bs4 import BeautifulSoup #数据爬取 header = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/94.0.4606.71 Safari/537.36'} # 步骤4 数据爬取：解析租房房产信息 def getdetail(url, info=[]): try: response = requests.get(url, headers=header) html_doc = response.text soup = BeautifulSoup(html_doc, 'html.parser') alldetail = soup.findAll('div', attrs={'content__list--item'}) for details in alldetail: details = details.get_text() details = details.replace(' ', '').split('\n') while "" in details: details.remove("") while "/" in details: details.remove("/") info.append(details) return info except Exception as e: print(e) return getdetail(url) info = [] for page in range(1, 21): url = 'https://gz.lianjia.com/zufang/zengcheng/pg' + str(page) print("\r开始抓取数据", end='') info += getdetail(url) #保存数据 def getkey(info, key=''): ls = [] for i in info: if key in i: ls.append(key) else: ls.append('') return ls def getdata(info): name = [i[0] for i in info] address = [i[1] for i in info] area = [i[2] for i in info] oriented = [i[3] for i in info] type = [i[4] for i in info] floor = [i[5] for i in info] price = [i[-1] for i in info] traffic = getkey(info, '近地铁') hardcover = getkey(info, '精装') paymonth = getkey(info, '月租') return pd.DataFrame({ 'name': name, 'address': address, 'area': area, 'oriented': oriented, 'type': type, 'floor': floor, 'price': price, 'traffic': traffic, 'hardcover': hardcover, 'paymonth': paymonth }) data = getdata(info) data.to_csv('data.csv',index=False)

这段代码是用 Python 爬取广州链家网站租房信息，并且保存到本地 data.csv 文件中。其中使用 requests 库和 BeautifulSoup 库来解析网页内容，获取租房信息。爬取的信息包括房源名称、地址、面积、朝向、户型、楼层、价格、是否近地铁、是否精装、月租等信息。最后使用 pandas 库将获取到的信息保存到本地 CSV 文件中。