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

时间: 2024-03-24 18:38:08 浏览: 6
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` 函数中,`FontProperties` 应该改为 `fontproperties`,即: ``` plt.title("绘制直线", fontproperties=font_set) plt.xlabel("x轴", fontproperties=font_set) plt.ylabel("y轴", fontproperties=font_set) ```
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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()

你的代码中存在一些语法错误。可以尝试如下代码: ```python import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.font_manager import FontProperties # 导入宋体字体文件 font_set = FontProperties(fname=r"E:\数据清洗与预处理\实验\实验四\simsun.ttc", size=20) # 数据 dataX = [1, 2, 3, 4] dataY = [2, 4, 4, 2] # 绘制直线 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() ``` 在这个代码中,我们使用了`fontproperties`来设置字体属性,而不是`FontProperties`。此外,我们将导入字体文件和定义字体属性的代码放在了一起。这样可以使代码更加清晰和易于维护。

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()

这段代码的作用是读取名为 "people.xlsx" 的 Excel 文件中的数据,并使用 matplotlib 库绘制柱状图。具体步骤如下: 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_excel() 函数读取 Excel 文件中的数据,并将其存储在名为 df 的数据框中。 4. 使用 matplotlib.pyplot 库的 bar() 函数绘制柱状图,其中 df['年末总人口'] 作为 x 轴,df['指标'] 作为 y 轴。 5. 使用 xlabel()、ylabel() 和 title() 函数设置图形的标签和标题。 6. 最后使用 show() 函数将图形显示出来。 需要注意的是,代码中指定的 simhei.ttf 字体文件路径可能需要根据具体的操作系统和字体安装路径进行修改。

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#coding:utf8 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import numpy as np sns.set_style('darkgrid') import matplotlib.font_manager as fm myfont=fm.FontProperties(fname=r'./data/simhei.ttf') #请完善下面的函数 def push_week(new_data): ############ Begin ############ new_data=new_data[new_data['type']==4].copy() #选取样本 new_data['weekdays'] = pd.to_datetime(new_data['time']).apply(lambda x: x.weekday()+1) #时间转化 week_days = new_data.groupby('weekdays')['user_id'].count() #统计购买次数 fig=plt.figure(figsize=(8,6)) #设置大小 bar_width = 0.33 # 设置宽度 plt.bar(week_days.index.values , week_days.values, bar_width, label='下单的次数') plt.xlabel('时间',fontproperties=myfont,fontsize=9) plt.ylabel('数量',fontproperties=myfont,fontsize=9) plt.title('一周内每天的下单情况',fontproperties=myfont,fontsize=12) plt.xticks(week_days.index.values, ('周一', '周二', '周三', '周四', '周五', '周六', '周日'),fontproperties=myfont,fontsize=9) plt.ylim(0,300) plt.legend(prop=myfont) ############ End ############ plt.savefig('./task2/task2_week.png') plt.close(fig) def push_date(new_data): new_data = new_data[(new_data['type'] == 4) & (pd.to_datetime(new_data['time']) < pd.to_datetime('2016-03-01'))].copy() #选出2016年数据 new_data['days'] = [x.day for x in pd.to_datetime(new_data['time'])] #选出天数 renew=new_data.groupby('days')['sku_id'].count() fig = plt.figure(figsize=(8, 6)) plt.plot(renew.index.values,renew.values,label='购买次数') plt.xlabel('天数',fontproperties=myfont,fontsize=9) plt.ylabel('次数',fontproperties=myfont,fontsize=9) plt.title('购买量和月内日期的关系',fontproperties=myfont,fontsize=12) plt.legend(prop=myfont) ############ End ############ plt.savefig('./task2/task2_date.png') plt.close(fig) 报错src/task2_test.py:22: FutureWarning: The pandas.datetime class is deprecated and will be removed from pandas in a future version. Import from datetime instead. data['weekdays'] = pd.to_datetime(data['time']).apply(pd.datetime.weekday) + 1 购买意愿与星期之间的关系图完成! 购买意愿与日期之间的关系图完成!

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