plt.bar怎么显示中文

时间: 2024-09-09 15:04:20 浏览: 30
`plt.bar`是Python的matplotlib库中用于绘制柱状图的基本函数之一。如果你想要在图表的标签、标题或者x轴、y轴上显示中文,你需要设置正确的字体编码,并确保你的文本字符串是Unicode格式。以下是步骤: 1. 导入必要的模块,包括`matplotlib.pyplot`以及支持中文的`matplotlib.font_manager`和`cycler`(如果需要调整颜色循环)。 ```python import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.font_manager import FontProperties ``` 2. 设置全局字体为支持中文的字体,比如SimHei或Arial Unicode MS等。这可以通过`set_text.latex.preamble`来指定。 ```python plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 中文字体 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决负号显示为方块的问题 ``` 3. 创建柱状图时,直接将中文文本作为字符串传递给相应的位置,例如`xlabel`, `ylabel`, 或者`text()`函数。 ```python labels = ['A', 'B', 'C', 'D'] values = [10, 20, 30, 40] plt.bar(labels, values) # 设置中文标签 plt.xlabel('中文标签') plt.ylabel('中文纵轴') plt.title('中文标题') # 如果你想在图形内部添加中文文本 plt.text(0.5, 0.8, '这是一个中文文本', fontsize=14) ``` 完成以上设置后,你应该能看到正常显示的中文字符了。

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plt.rcParams['font.sans-serif']=['Arial Unicode MS'] #显示中文字体,这段代码我可是找了好长时间 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False def plot_image(i, predictions_array, true_labels, images): predictions_array, true_label, img = predictions_array[i], true_labels[i], images[i] plt.grid(False) plt.xticks([]) plt.yticks([]) plt.grid(False) # 显示照片,以cm 为单位。 plt.imshow(images[i], cmap=plt.cm.binary) # 预测的图片是否正确,黑色底表示预测正确,红色底表示预测失败 predicted_label = np.argmax(prediction[i]) true_label = y_test[i][0] if predicted_label == true_label: color = 'black' else: color = 'red' # plt.xlabel("{} ({})".format(class_names[predicted_label], # class_names[true_label]), # color=color) plt.xlabel("预测{:2.0f}%是{}(实际{})".format(100*np.max(predictions_array), class_names[predicted_label], class_names[true_label]), color=color) def plot_value_array(i, predictions_array, true_label): predictions_array, true_label = predictions_array[i], true_label[i][0] plt.grid(False) plt.xticks(range(10)) plt.yticks([]) thisplot = plt.bar(range(10), predictions_array, color="#777777") plt.ylim([0, 1]) predicted_label = np.argmax(predictions_array) thisplot[predicted_label].set_color('red') thisplot[true_label].set_color('blue') num_rows = 5 num_cols = 3 num_images = num_rows*num_cols plt.figure(figsize=(2*2*num_cols, 2*num_rows)) for i in range(num_images): plt.subplot(num_rows, 2*num_cols, 2*i+1) plot_image(i, prediction, y_test, x_test) plt.subplot(num_rows, 2*num_cols, 2*i+2) plot_value_array(i, prediction, y_test)解释如下代码

import csv chinese=[] number=[] with open('./数据1.csv', 'r', encoding='gbk') as file: reader = csv.reader(file) for row in reader: # print(row) # 第一竖列中文 chinese.append(row[0][0:3]) # 第二竖列去掉最后一个符号万 number.append(row[1][:-1]) print(chinese[1:]) print(number[1:]) #显示出来排名前20的品牌和价格 import matplotlib.pyplot as plt from wordcloud import WordCloud import matplotlib sorted_list = sorted(number[1:], reverse=True) top_10 = sorted_list[:20] top_10_indices = [number.index(num) for num in top_10[:20]] print(top_10) print(top_10_indices) result = [chinese[i] for i in top_10_indices] print(result) # 画折线图 font = {'family': 'SimHei', "size": 24} matplotlib.rc('font', **font) plt.plot(result, top_10) plt.tick_params(axis='x', labelsize=8) plt.tick_params(axis='y', labelsize=8) plt.show() # 画柱状图 plt.bar(result, top_10,width=0.5) plt.tick_params(axis='x', labelsize=8) plt.tick_params(axis='y', labelsize=8) plt.show() def generate_wordcloud(text): # 生成词云对象 wc = WordCloud( font_path='C:/Windows/Fonts/simhei.ttf', # 设置字体 background_color='white', # 设置背景颜色 max_words=200, # 设置最大显示的单词数量 max_font_size=100 # 设置最大的字体大小 ) # 生成词云 wc.generate(text) # 显示词云 plt.imshow(wc, interpolation='bilinear') plt.axis('off') plt.show() # 将列表转换为字符串 text = ' '.join(result) # 生成词云 generate_wordcloud(text) #价格热力图 import plotly.graph_objs as go from plotly.subplots import make_subplots # 创建子图 fig = make_subplots(rows=1, cols=1) # 添加热力图 fig.add_trace(go.Heatmap(z=[top_10], x=result, y=['']), row=1, col=1) # 更新布局 fig.update_layout(title='价格热力图', xaxis_title='价格', yaxis_title='') # 保存为html文件 fig.write_html('./热力图.html')这里的三个错误怎么改正

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