matplotlib.pyplot中marker有哪些

matplotlib.pyplot中marker的一些常用取值包括：'.'，','，'o'，'v'，'^'，'<'，'>'，'1'，'2'，'3'，'4'，'s'，'p'，'*'，'h'，'H'，'+'，'x'，'D'，'d'，'|'，'_'等等。这些marker代表不同的形状，可以用于散点图等绘图类型。

相关问题

matplotlib.pyplot有哪些参数

matplotlib.pyplot的参数分为两类：函数参数和全局参数。

1. 函数参数：是指在调用matplotlib.pyplot函数时，传入的参数，用于控制函数的行为和输出结果。常见的函数参数包括：

- x，y：用于指定绘图的数据，可以是列表、数组或其他可迭代对象。
- color：用于指定绘图的颜色。
- linestyle：用于指定绘图的线条风格。
- marker：用于指定绘图的标记类型。
- label：用于指定绘图的标签。
- alpha：用于指定绘图的透明度。
- linewidth：用于指定绘图的线条宽度。
- fontsize：用于指定文本的字号。
- xlim，ylim：用于指定绘图的坐标轴范围。
- title：用于指定绘图的标题。
- xlabel，ylabel：用于指定绘图的坐标轴标签。

2. 全局参数：是指在matplotlib.pyplot模块中，用于控制整个绘图的参数。全局参数可以通过调用matplotlib.rcParams方法进行设置。常见的全局参数包括：

- figure.figsize：用于指定绘图的尺寸。
- font.family：用于指定文本的字体。
- axes.grid：用于指定是否显示网格线。
- lines.linewidth：用于指定线条的默认宽度。
- text.color：用于指定文本的颜色。

注意：以上仅是常见的参数，实际上matplotlib.pyplot还有很多其他参数，可以通过查看官方文档进行了解。

帮我修改错误import pandas import pandas as pd import np import numpy np_load_old = np.load np.load = lambda *a,**k: np_load_old(*a, allow_pickle=True, **k) import matplotlib.pyplot matplotlib.pyplot.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei' matplotlib.pyplot.rcParams['axes.unicode_minus'] = False data = numpy.load('D:\\temp\\test\\国民经济核算季度数据.npz') name = data['columns'] values = data['values'] matplotlib.pyplot.figure(figsize = (8,7)) matplotlib.pyplot.scatter(values[:,0],values[:,3], marker = 'o',c = '#0099FF') matplotlib.pyplot.scatter(values[:,0],values[:,4], marker = '*',c = '#00FF00') matplotlib.pyplot.scatter(values[:,0],values[:,5], marker = '+',c = '#FF3300') matplotlib.pyplot.xlabel('年份') matplotlib.pyplot.ylabel('生产总值（亿元）') matplotlib.pyplot.xticks(range(0,70,4),values[range(0,70,4),1],rotation=45) matplotlib.pyplot.title('2000-2017年各产业季度生产总值散点图') matplotlib.pyplot.legend(['第一产业','第二产业','第三产业']) matplotlib.pyplot.savefig('D:\\temp\\test\\2022231168许开国c.png') matplotlib.pyplot.show name1 = pandas.DataFrame(list(data['columns'])) values1 = pandas.DataFrame(list(data['values'])) with pd.ExcelWriter('D:\\temp\\test\\2022231201许开国c.xlsx') as writer: name1.to_excel(writer, sheet_name= 'Sheet1', index=False, header=True) values1.to_excel(writer, sheet_name='Sheet2', index=False, header=True)

以下是修改过的代码，其中主要是将numpy和pandas的导入方式进行了修改，并且在matplotlib.pyplot的导入语句中添加了as关键字，以便在使用时不需要使用完整的模块名：

import pandas as pd 
import numpy as np 

np_load_old = np.load 
np.load = lambda *a,**k: np_load_old(*a, allow_pickle=True, **k) 

import matplotlib.pyplot as plt 
plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei' 
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False 

data = np.load('D:\\temp\\test\\国民经济核算季度数据.npz') 
name = data['columns'] 
values = data['values'] 

plt.figure(figsize = (8,7)) 
plt.scatter(values[:,0],values[:,3], marker = 'o',c = '#0099FF') 
plt.scatter(values[:,0],values[:,4], marker = '*',c = '#00FF00') 
plt.scatter(values[:,0],values[:,5], marker = '+',c = '#FF3300') 
plt.xlabel('年份') 
plt.ylabel('生产总值（亿元）') 
plt.xticks(range(0,70,4),values[range(0,70,4),1],rotation=45) 
plt.title('2000-2017年各产业季度生产总值散点图') 
plt.legend(['第一产业','第二产业','第三产业']) 
plt.savefig('D:\\temp\\test\\2022231168许开国c.png') 
plt.show() 

name1 = pd.DataFrame(list(data['columns'])) 
values1 = pd.DataFrame(list(data['values'])) 

with pd.ExcelWriter('D:\\temp\\test\\2022231201许开国c.xlsx') as writer: 
    name1.to_excel(writer, sheet_name= 'Sheet1', index=False, header=True) 
    values1.to_excel(writer, sheet_name='Sheet2', index=False, header=True)

这样的话，你便可以在运行程序时直接使用pd和np作为pandas和numpy的别名，使用plt来代替matplotlib.pyplot。