plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei'] z = 0 while (z <= 9): data1 = data.loc[:, [num_columns[z], 'y']] # ax = plt.subplot(3, 3, z + 1) f = pd.melt(data1, value_vars=num_columns[z], id_vars='y') g = sns.FacetGrid(f, col='variable', hue='y') z = z + 1 g = g.map(sns.distplot, "value", bins=20) plt.show()

时间: 2024-04-12 21:34:02 浏览: 163
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基于plt.title无法显示中文的快速解决

这段代码使用了matplotlib和seaborn库来绘制数据分布图。首先，通过设置字体为'Microsoft YaHei'来解决中文显示问题。然后，使用一个循环来处理数据集中的每个变量。在每次循环中，从数据集中选择一个数值型变量和目标变量，创建一个新的数据集data1。接下来，使用pd.melt函数将data1转换为适合绘制分布图的格式。然后，创建一个FacetGrid对象g，并使用变量'variable'和'hue'来分组数据。最后，使用sns.distplot函数绘制分布图，并设置bin数为20。循环结束后，调用plt.show()来显示所有的分布图。
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plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'Microsoft YaHei' plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False 绘制折线图时，可以指定x轴和y轴的数据，以及线条样式、颜色、标记等。 python plt.plot(x, y, 'g--*')...
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为了处理中文乱码和坐标轴负号，可以设置plt.rcParams['font.sans-serif']为['Microsoft YaHei']，并设置plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False。 饼图还可以通过一些额外的参数进行美化和个性化，例如：...

plt.rcparams[font.sans-serif]

font.sans-serif 指的是使用无衬线字体（sans-serif），即无装饰线条的字体，比如 Arial、Helvetica、Microsoft YaHei 等。plt.rcparams 是 matplotlib 的配置参数，可以用于全局设置 matplotlib 的默认属性，包括...

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

其中plt是Matplotlib库的一个子模块，rcParams是一个字典对象，['font.sans-serif']是其中的一个键，代表设置字体为无衬线字体，['Microsoft YaHei']则是对应的值，代表使用微软雅黑字体。['axes.unicode_minus']也...

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei']

这行代码的作用是设置 matplotlib 绘图时所...plt.rcParams是 matplotlib 库中用于设置全局绘图参数的对象，font.sans-serif指定绘图所使用的无衬线字体，['Microsoft YaHei']是一个包含设置字体的字符串列表。

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ''

例如，如果您希望使用微软雅黑字体，可以将其设置为plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'Microsoft YaHei'。这样，在后续绘图时，将会使用您指定的字体进行显示。请注意，您需要确保该字体已经安装在您的系统中。

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']

plt.rcParams 是 Matplotlib 库中用来设置全局参数的字典，'font.sans-serif' 是设置无衬线字体的参数名，['SimHei'] 是设置为中文黑体字体。也可以设置为其他中文字体，如 'Microsoft YaHei'、'STXihei' ...

plt.rcParams["font.sans-serif"] 韩文，中文，日文可以用什么字体

对于韩文、中文和日文，可以使用以下字体来设置plt.rcParams["font.sans-serif"]： 1. 韩文（Korean）：可以使用Nanum Gothic、Malgun Gothic等韩文字体。 2. 中文（Chinese）：可以使用SimHei、SimSun、...

plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'Microsoft YaHei' plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False df = pd.read_excel(r"data_sum.xlsx") s = 4 struc_data = np.array(df) list_count = [] for i in struc_data: if i[s] not in list_count: list_count.append(i[s]) list_count_number = [] for i in struc_data: list_count_number.append(i[s].replace("IP属地：","")) Count = Counter(list_count_number) list_number = [] list_name = list(Count) for li in list(Count): list_number.append(Count[li])

- plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'Microsoft YaHei'：设置matplotlib库的字体为“Microsoft YaHei”。 - plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False：设置matplotlib库的坐标轴标签支持负号。 - df = pd...

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.mlab as mlab plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False birth_data = pd.read_csv('data/birth-rate.csv') birth_data.dropna(subset=['2008'], inplace=True) kde = mlab.GaussianKDE(birth_data['2008']) x2 = np.linspace(birth_data['2008'].min(), birth_data['2008'].max(), 100) # print(x2) # print(kde(x2)) plt.plot(x2, kde(x2), 'b', lw=2) plt.show()

这段代码是用来读取名为 "birth-rate.csv" 的文件，然后对该数据进行一些处理并绘制核密度估计图。 首先，利用 Pandas 库的 read_csv() 函数读取该文件，并将该数据集中 "2008" 列中含有缺失值的行删除。...

import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import csv '''plt.rcParams['font.sans-serif']=['Microsoft YaHei'] plt.axes(aspect='equal')''' data = pd.read_csv("./no1-1000.csv",encoding = 'gbk') for i in range(1,10): n=i*100+i data.drop([n],inplace=True) data.reset_index(drop=True) with open('./no1-1000.csv','rt') as f: reader=csv.reader(f) header_row=next(reader) for index,column_header in enumerate(header_row): print(index,column_header)我通过以上代码获得了CSV文件的索引，请问如何根据索引统计某列数据出现的频次，来绘制饼图

for i in range(1, 10): n = i * 100 + i data.drop([n], inplace=True) # 重置索引 data.reset_index(drop=True) # 统计某列数据出现的频次 freq = data['某列数据'].value_counts() # 绘制饼图 plt.figure...

plt.rcParams['font.family'] = ['Arial Unicode MS', 'Microsoft Yahei', 'SimHei', 'sans-serif']

plt.rcParams['font....plt.rcParams['font.family'] = ['Arial Unicode MS', 'Microsoft Yahei', 'SimHei', 'sans-serif'] # 创建图表 plt.xlabel('X轴') plt.ylabel('Y轴') plt.title('示例标题') plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt import squarify import pandas as pd plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei'] # 解决中文乱码问题 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 导入数据 data = pd.read_excel('C:/Users/lenovo/Desktop/《物流信息分析》Python课设资料/Datasets/1 Mat-dataset.xlsx') # 将月单位租金均值转化为整数形式 unit_price_mean= data.groupby('division')['unit_price'].mean() new_dict = {key: int(value) for key, value in unit_price_mean.items()} print(new_dict) # 树地图参数设置 label = ['宝安','南山','龙华','福田','龙岗','光明','罗湖','盐田','布吉'] sizes = new_dict # 绘制树地图 fig = plt.figure(figsize=(12, 8)) ax = fig.add_subplot(111) squarify.plot(sizes=sizes,label=label, edgecolor='white', linewidth=3) plt.title('深圳市出租房各区单位租金均值（元/月·平方米）', fontsize=20, color= 'purple') # 隐藏坐标轴 plt.axis('off') # 显示图形 plt.show()代码哪里有错

根据你提供的代码，我检查了一下，现在导入数据部分有一个错误。体来说，你提供的文件路径是对路径，但是在代码中使用对路径进行导入数据会更好些。请确保你的Excel文件与文件在同一个文件夹中，并将名与后缀名...

帮我优化import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns sns.set_style("whitegrid") plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False import csv data1=pd.read_csv('11理科成绩.csv',encoding='gbk') data2=pd.read_csv('11理科班级.csv',encoding='gbk')#导入数据 data1.fillna(0,inplace=True) data = pd.concat([data1, data2],axis=1) data['总分'] = data['语文']+data['数学']+data['英语']+data['物理']+data['化学']+data['生物'] top10 = data.sort_values('总分', ascending=False).head(10) for index, row in top10.iterrows(): print([row['班级'], row['姓名'], int(row['总分'])]) plt.barh(top10['姓名'], top10['总分']) plt.gca().invert_yaxis() plt.xlabel('总分') plt.ylabel('姓名') plt.title('总分前10对比图') plt.show() grouped=data.groupby('班级') std_df=grouped['语文'].std() std_df.plot(kind='bar') plt.xlabel('班级') plt.ylabel('标准差') plt.title('语文各班标准差对比图') plt.show() std_df=grouped['数学'].std() std_df.plot(kind='bar') plt.xlabel('班级') plt.ylabel('标准差') plt.title('数学各班标准差对比图') plt.show() std_df=grouped['英语'].std() std_df.plot(kind='bar') plt.xlabel('班级') plt.ylabel('标准差') plt.title('英语各班标准差对比图') plt.show() std_df=grouped['物理'].std() std_df.plot(kind='bar') plt.xlabel('班级') plt.ylabel('标准差') plt.title('物理各班标准差对比图') plt.show() std_df=grouped['化学'].std() std_df.plot(kind='bar') plt.xlabel('班级') plt.ylabel('标准差') plt.title('化学各班标准差对比图') plt.show() std_df=grouped['生物'].std() std_df.plot(kind='bar') plt.xlabel('班级') plt.ylabel('标准差') plt.title('生物各班标准差对比图') plt.show() std_df=grouped['总分'].std() std_df.plot(kind='bar') plt.xlabel('班级') plt.ylabel('标准差') plt.title('综合各班标准差对比图') plt.show()

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False import csv 另外，你可以将绘图的代码封装成一个函数，这样可以减少代码的重复性，例如： python ...

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np #设置字体 plt.rcParams['font.sans-serif']=['Microsoft YaHei'] #图表题 plt.title("不同学校专业招生人数分布图") #设置一个长度为5的等差数组 x = np.arange(5) #绘制柱状图 #赋值 y = [400,170,160,90,50] y1 = [300,180,150,70,90] bar_width = 0.5 #设置坐标刻度 tick_label = ["计算机","机械","电子","管理","物理"] #设置并列柱状图 plt.bar(x,y,bar_width,color="r",align="center",label="学校A") plt.bar(x+bar_width,y1,bar_width,color="y",align="center",label="学校B") #设置y轴和x轴 plt.xlabel("专业") plt.ylabel("招生人数") #设置x的刻度以及x的刻度标签 plt.xticks(x+bar_width/2,tick_label) #显示图 plt.legend() plt.show()详细注释

plt.rcParams['font.sans-serif']=['Microsoft YaHei'] # 设置图表标题 plt.title("不同学校专业招生人数分布图") # 设置一个长度为5的等差数组，作为x轴数据 x = np.arange(5) # 设置两个学校的招生人数数据 y =...

这段代码import numpy import pandas as pd import sklearn data=pd.read_excel("7.xlsx") print(data.head()) x=data.iloc[:,1:14] y=data.iloc[:,0] from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier as DTC dtc=DTC(criterion='entropy') dtc.fit(x,y) print("准确率：",dtc.score(x,y)) import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import tree a=tree.plot_tree(dtc) plt.savefig("1.png",bbox_inches="tight") plt.savefig("1.png") plt.rcParams["font.sans-serif"]=["KaiTi"] plt.savefig("1.png") a=tree.plot_tree(dtc,feature_names=["对国货的满意度","购买文创类产品意愿","购买国货的频率","产品功能","使用体验","安全保障","外观设计","使用年限","精神需求","价格的重视程度","货宣传印象","购买时更关注","购买原因","倾向内涵"]) import graphviz clf=DTC() clf.fit(x,y) dot_data = tree.export_graphviz(clf,filled=True,rounded=True,special_characters=True , fontname="Microsoft YaHei",feature_names=(["对国货的满意度","购买文创类产品意愿","购买国货的频率","产品功能","使用体验","安全保障","外观设计","使用年限","精神需求","价格的重视程度","货宣传印象","购买时更关注","购买原因","倾向内涵"]) graph = graphviz.Source(dot_data) graph.view()出现invalid syntax错误，怎么改？

dot_data = tree.export_graphviz(clf,filled=True,rounded=True,special_characters=True , fontname="Microsoft YaHei",feature_names=(["对国货的满意度","购买文创类产品意愿","购买国货的频率","产品功能",...

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np y = np.array([5.0,14.9,11.2,15.6,11.5,10.5,12.8,8.8,5.0,4.7]) plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei'] #指定字体为雅黑，解决文字乱码问题 plt.pie(y, labels=['《Jay》', '《范特西》', '《八度空间》', '《叶惠美》', '《七里香》','《十一月的萧邦》', '《依然范特西》','《我很忙》','《魔杰座》','《跨时代》'], # 设置饼图标签 autopct="(%1.1f%%)" #饼块内标签。 colors=("r","blue","green","yellow","purple","r","blue","green","yellow","orange")， #设置各饼块的颜色，r表示red，blue代表蓝色 explode=[0,0,0,0.1,0,0,0,0,0,0] #离心率 ) plt.title("各专辑销量动态数据") plt.show()

在这段代码中，你使用了plt.rcParams来设置字体为微软雅黑，以解决中文文字乱码的问题。然后使用plt.pie()函数传入销量数据y和专辑名称标签labels，并使用参数autopct设置饼块内的标签显示格式为百分比...

请在在以下代码中添加可以标准化新字段“R”、“F”、“M”数据的代码：import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from datetime import datetime plt.rcParams["font.sans-serif"]=["Microsoft YaHei"] #设置字体 plt.rcParams["axes.unicode_minus"]=False #解决"-"负号乱码问题 import warnings warnings.filterwarnings('ignore') import pandas as pd # 读取Excel文件，并将“订单”工作表读取为数据框 df = pd.read_excel('/home/mw/input/superstore8223/商城详细销售数据.xls', sheet_name='订单') # 输出数据框的基本信息 print("数据框的行数：", df.shape[0]) # 行数 print("数据框的列数：", df.shape[1]) # 列数 print("数据框的字段名称：", df.columns.tolist()) # 字段名称 print("数据框的字段类型：", df.dtypes.tolist()) # 字段类型 print("数据框的前5行：\n", df.head()) # 前5行数据 df = pd.read_excel('/home/mw/input/superstore8223/商城详细销售数据.xls') df_rfm = df.groupby('客户 ID').agg({'销售额':sum,'订单日期':[pd.Series.nunique,'max']}) ##计算 F、M df_rfm.columns = df_rfm.columns.droplevel() df_rfm.columns = ['Amount','Frequency','Time'] df_rfm['Amount'] = df_rfm['Amount'].map(lambda x:round(x,2)) statistics_date = datetime.strptime('2019-01-06',"%Y-%m-%d") df_rfm['Last_purchase'] = df_rfm['Time'].map(lambda x:(statistics_date - x).days) ##计算 R data = df_rfm[['Last_purchase','Frequency','Amount']] data.columns = ['R','F','M'] data.to_excel('RFM_data.xlsx')

data[['R', 'F', 'M']] = scaler.fit_transform(data[['R', 'F', 'M']]) # 输出标准化后的数据 print(data) 其中，StandardScaler是来自sklearn.preprocessing模块的标准化函数。将要标准化的字段组成的...

plt.rcParams错误

plt.rcParams['font.sans-serif']=['Microsoft YaHei'] # 更换为微软雅黑字体 2.手动添加缺失字符 python import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.font_manager import FontProperties font = ...

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