mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #处理无法显示中文的问题 mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']

时间: 2024-02-04 10:01:42 浏览: 74
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中文字体显示文件，解决matplotlib的plot中文不显示 SimHei.tff

这段代码是用来配置 matplotlib 库的参数，以便在绘图时能够正确显示中文字符。具体来说，该段代码实现了以下两个功能： 1. 将 matplotlib 库中的“axes.unicode_minus”参数设置为 False，以解决在绘图时无法正常显示负号的问题。 2. 将 matplotlib 库中的“font.sans-serif”参数设置为 ['SimHei']，即将字体设置为“黑体”，以确保在绘图时中文字符能够正确显示。 执行这段代码之后，即可在使用 matplotlib 库进行绘图时正确显示中文字符。
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import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] mpl.rcParams['font.serif'] = ['SimHei'] mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False df = pd.read_csv("avgHgt.csv") x_values = range(7,19) plt.xticks(range(7,19)) plt.plot(x_values, df['CHeight'],label='A国男孩身高') plt.plot(x_values, df['JHeight'],label='B国男孩身高') plt.title('AB两国7-12岁男孩身高图') plt.xlabel('年龄/岁') plt.ylabel('身高/厘米') plt.legend() plt.show()请解释每行代码

mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决负号显示问题 df = pd.read_csv("avgHgt.csv") # 读取csv文件，生成DataFrame x_values = range(7,19) # 生成x轴刻度值 plt.xticks(range(7,19)) # 设置x轴...

mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ["SimHei"] mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False

这段代码是用来设置 matplotlib 绘图库的字体和符号显示的。具体来说，mpl.rcParams...其中，font.sans-serif 设置为 ["SimHei"]，表示使用中文字体宋体，axes.unicode_minus 设置为 False，表示在坐标轴上不显示负号。

对下面代码进行结果分析import numpy as np from sklearn.cluster import MiniBatchKMeans from sklearn.datasets import load_iris from sklearn import preprocessing import matplotlib.pyplot as plt np.random.seed(5) from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.metrics import silhouette_score from pylab import mpl # 设置显示中文字体 mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] # 设置正常显示符号 mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False # 加载鸢尾花数据集 iris = load_iris() X = iris.data y = iris.target #最小最大标准化 min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler() X_minmax=min_max_scaler.fit_transform(X) batch_size =15 num_cluster =3 #K均值算法拟合 clf=MiniBatchKMeans(n_clusters=num_cluster,batch_size=batch_size,init="random") clf.fit(X_minmax) #拟合中心 centers = clf.cluster_centers_ #预测标签 pre_clu=clf.labels_ print(pre_clu) vmarker={0:'^',1:'s',2:'D',} mValue=[vmarker[i] for i in pre_clu] for _marker, _x, _y in zip(mValue, X_minmax[:,1],X_minmax[:,2]): plt.scatter(_x, _y,marker=_marker,c="grey") plt.scatter(centers[:,1],centers[:,2],marker="*",s=200,c='black') plt.show() # 轮廓系统法最佳k值 def sc_k(): K = range(2, 10) score = [] for k in K: kmeans = KMeans(n_clusters=k) kmeans.fit(iris.data) score.append(silhouette_score(iris.data, kmeans.labels_, metric='euclidean')) plt.plot(K, score, 'r*-') plt.xlabel('k') plt.ylabel(u'轮廓系数') plt.title(u'轮廓系数确定最佳的K值') plt.show() sc_k()

1. 数据预处理：使用MinMaxScaler对数据进行了最小最大标准化处理，将所有特征缩放到0到1之间。 2. 聚类过程：使用MiniBatchKMeans算法对处理后的数据进行聚类，聚为3类。拟合完成后，输出预测标签pre_clu。 3. ...

import numpy as np import pandas as pd from tqdm import tqdm#进度条设置 import matplotlib.pyplot as plt from pylab import * import matplotlib; matplotlib.use('TkAgg') mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

这段代码是用于导入一些常用的Python库，并且设置一些参数，例如使用进度条、中文显示、字体等等。其中，numpy和pandas库是用于数据处理的常用库，tqdm库是用于显示进度条的库，matplotlib和pylab库是用于数据可视化...

mpl.rcParams["font.sans-serif"]=["SimHei"] mpl.rcParams["axes.unicode_minus"]=False

其中，mpl.rcParams 是用来设置全局的 matplotlib 配置参数，"font.sans-serif" 指定了字体为 SimHei，也就是中文黑体，"axes.unicode_minus" 设置为 False 则可以正常显示负号。这段代码应该在绘图代码之前运行。

mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']

1. mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False：将 Matplotlib 图表中的负号（减号）显示为正常的形式，避免出现中文乱码的问题。 2. mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']：设置 Matplotlib 图表中...

warnings.filterwarnings('ignore') mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['KaiTi'] mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False 解释一下

这段代码是在Python中使用Matplotlib绘图库时的一些设置，具体解释如下： - warnings.filterwarnings('...- mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False：关闭负号的unicode编码，避免在图中展示负号时出现乱码。

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()

利用 Python 实现二分查找算法 def binary_search(arr, target): """ 二分查找函数 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；...

import matplotlib.pyplot as plt # 取出前20的词和词频 from pylab import mpl mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] # 设置显示中文字体 mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False # 设置正常显示符号 plt.figure(figsize=(10, 5)) plt.bar(range(len(top_words)), [word_count[word] for word in top_words], align='center') plt.xticks(range(len(top_words)), top_words, fontsize=12, rotation=45) plt.xlabel(' ',fontsize=14) plt.ylabel(' ',fontsize=14) plt.title('数据来自水浒传', fontsize=16) plt.show()这段代码如何理解

2. 设置图表中的中文字体为黑体，并且设置符号显示正常。 3. 创建一个图表对象，设置其大小为宽度为 10，高度为 5。 4. 调用 plt.bar() 方法生成柱状图，其中 x 轴为 0 到 19，y 轴的数据为 top_words 列表中对应...

mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['simHei'] mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['simHei'] 表示设置字体为仿宋（simHei），mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False 表示关闭负号的 Unicode 编码显示，以避免负号显示为方块的问题。这样设置可以确保...

mpl.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] mpl.rcParams['axes.unicode_minus']=False

mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False 这段代码将中文字体设置为SimHei，并且解决了负号显示为方块的问题。你可以将这段代码放在绘图代码之前，这样就能在Matplotlib中正确显示中文和负号了。

from pylab import mpl mpl.rcParams['font.sans-serif']=['FangSong'] mpl.rcParams['axes.unicode_minus']=False

mpl.rcParams['font.sans-serif']=['FangSong']表示将字体设置为仿宋，而mpl.rcParams['axes.unicode_minus']=False表示关闭Unicode的负号显示。这些设置可以应用于整个程序，确保整个程序中的图形都使用相同的字体...

mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

mpl.rcParams\['font.sans-serif'\] = \['SimHei'\]是用于设置Matplotlib图表中的字体为SimHei，SimHei是一种中文字体。\[1\]而matplotlib.rcParams\['axes.unicode_minus'\] = False是用于解决Matplotlib图表中坐标...

mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 中文 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 负号 path = "D:\\朴\\6大三下\\机器学习\\任务1\\exp1\\data\\test.txt" data = pd.read_csv(path, index_col=0) color = ['r', 'b'] for _, i in data.iterrows(): x, y, c = i[0], i[1], color[int(i[2])-1] plt.scatter(x, y, color=c) plt.xlim(-6, 6) plt.ylim(-6, 6) ax.plot(x0, y0, c="grey") plt.show()我这段代码为什么不显示我添加的线呢

mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 中文 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 负号 path = "D:\\朴\\6大三下\\机器学习\\任务1\\exp1\\data\\test.txt" data = pd.read_csv(path, index_...

from sklearn.datasets import load_iris, fetch_20newsgroups import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd from pylab import mpl mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False iris = load_iris() iris_data = pd.DataFrame(data=iris.data, columns=['Sepal_Length', 'Sepal_Width', 'Petal_Length', 'Petal_Width']) iris_data['target'] = iris.target print(iris_data) def plot_iris(iris, col1, col2): sns.lmplot(x=col1, y=col2, data=iris, hue="target", fit_reg=False) plt.xlabel(col1) plt.ylabel(col2) plt.title('鸢尾花种类分布图') plt.show() plot_iris(iris_data, 'Sepal_Width', 'Petal_Length')请根据上述代码写一份详细解析

mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False 首先导入了 load_iris 和 fetch_20newsgroups 模块，用于加载鸢尾花数据集和新闻组数据集。然后导入了 seaborn 和 matplotlib.pyplot 用于可视化分析，...

解释代码import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.image as mpimg from skimage.filters import laplace, gaussian # 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() #图像边缘特征提取(二阶边缘检测算子) image = mpimg.imread('cat.jpg') edge_laplace = laplace(image) gaussian_image = gaussian(image) edge_LoG = laplace(gaussian_image) fig, ax = plt.subplots(ncols=2, nrows=2, sharex=True, sharey=True, figsize=(8, 6)) ax[0, 0].imshow(image, cmap=plt.cm.gray) ax[0, 0].set_title('原始图像') ax[0, 1].imshow(edge_laplace, cmap=plt.cm.gray) ax[0, 1].set_title('Laplace 边缘检测') ax[1, 0].imshow(gaussian_image, cmap=plt.cm.gray) ax[1, 0].set_title('高斯平滑后的图像') ax[1, 1].imshow(edge_LoG, cmap=plt.cm.gray) ax[1, 1].set_title('LoG 边缘检测') for a in ax: for j in a: j.axis('off') plt.tight_layout() plt.show()

这段代码主要是用于图像边缘特征提取，使用了 laplace 和...其中，set_ch() 函数用于设置中文显示，ax[0,0] 到 ax[1,1] 表示四张子图，j.axis('off') 用于关闭坐标轴显示，plt.tight_layout() 用于调整子图之间的间隔。
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基于plt.title无法显示中文的快速解决

由于画图时plt.title()默认是显示英文，如果我们设置标题为中文，会无法显示，如图： 在最前边设置这两条属性即可： plt.rcParams[‘font.sans-serif’]=[‘SimHei’] plt.rcParams[‘axes.unicode_minus’] = False 补充知识：MacOS 解决python plt 中文显示乱码问题 (在网上找了好多教程，尝试了一下，过程都过于繁琐….. 最后终于解决了，记录一下，希望此方法也可以帮助到你。） 首先，这个教程不需要下载字体，最终显示结果如下，如果你可以接受这款字体的话，请继续阅读该教程。 第一步 进入pyth

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