plt.rcParams['font.sans-serif']=['KaiTi'] plt.rcParams['font.serif']=['KaiTi'] plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False优化代码:为字体设置颜色

时间: 2023-11-01 15:07:58 浏览: 59
可以使用`text`函数来设置字体颜色,示例如下: ```python import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['KaiTi'] plt.rcParams['font.serif'] = ['KaiTi'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False fig, ax = plt.subplots() # 设置文本颜色为红色 ax.text(0.5, 0.5, 'Hello World!', color='red') plt.show() ``` 这样就能将文本颜色设置为红色。你也可以根据需要设置其他颜色。
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plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['KaiTi']

的构成要素(5分钟) - 名胜古迹的园林(5分钟) 2. 中国传统这行代码用于设置 matplotlib 的字体为楷体(KaiTi),以确保在绘制图形时能够书画的基本知识和鉴赏技巧 - 书法的基本笔画和字体(5分钟正确显示中文字符。`plt.rcParams` 是 matplotlib 的全局配置对象,`['font.sans-serif']` 是字体) - 绘画的基本构图和表现手法(5分钟) - 名家作品的赏析(设置的键,`['KaiTi']` 是将字体设置为楷体。这样,在绘制图形时,10分钟) 要求: - 学生为中小学生。 - 教学时间为两课时,每课时45分钟matplotlib 将使用楷体作为默认字体。

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['KaiTi'] plt.rcParams['font.serif'] = ['KaiTi'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False改为楷体、斜体加粗、设置颜色

要将字体设置为楷体加粗和斜体,可以使用如下代码: ``` plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['KaiTi'] plt.rcParams['font.serif'] = ['KaiTi'] plt.rcParams['font.weight'] = 'bold' plt.rcParams['font.style'] = 'italic' plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False ``` 如果还要设置字体颜色,可以使用 `text()` 函数中的 `color` 参数: ``` import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['KaiTi'] plt.rcParams['font.serif'] = ['KaiTi'] plt.rcParams['font.weight'] = 'bold' plt.rcParams['font.style'] = 'italic' plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False plt.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6]) plt.xlabel('横轴', color='red') plt.ylabel('纵轴', color='blue') plt.title('标题', color='green') plt.show() ``` 这样就可以将 x 轴标签的颜色设置为红色,y 轴标签的颜色设置为蓝色,标题的颜色设置为绿色。

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import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd from sklearn.linear_model import LinearRegression import numpy as np from sklearn.metrics import mean_absolute_error from sklearn.metrics import mean_squared_error from sklearn.metrics import r2_score mpl.rcParams['font.sans-serif']=['KaiTi'] mpl.rcParams['axes.unicode_minus']= False data=pd.read_csv('data.csv') #print(data.head) data.dropna(axis=0,how='any',inplace=True) data['单价']=data['单价'].map(lambda d:d.replace('元/平米','')) data['单价']=data['单价'].astype(float) data['总价']=data['总价'].map(lambda e:e.replace('万','')) data['总价']=data['总价'].astype(float) data['建筑面积']=data['建筑面积'].map(lambda p:p.replace('平米','')) data['建筑面积']=data['建筑面积'].astype(float) copy_d=data.copy() copy_d[['室','厅','卫']]=copy_d['户型'].str.extract('(\d+)室(\d+)厅(\d+)卫') copy_d['室']=copy_d['室'].astype(float) new_data=data[['总价','建筑面积']] new_data['室']=copy_d['室'] new_data.dropna(axis=0,how='any',inplace=True) print(new_data) new_data.loc[2583]=[None,180.00,4] data_train=new_data.loc[0:2582] x_list=['建筑面积','室'] ndata_mean=data_train.mean() ndata_std=data_train.std() data_train=(data_train-ndata_mean)/ndata_std x_train=data_train[x_list].values y_train=data_train['总价'].values svr=LinearRegression() svr.fit(x_train,y_train) x_test=((new_data[x_list]-ndata_mean[x_list])/ndata_std[x_list]).values y_test=svr.predict(x_test) print(y_test) new_data['y_pred']=y_test*ndata_std['总价']+ndata_mean['总价'] print(new_data[['总价','y_pred']]) svr_acc=svr.score(x_test,y_test)*100 svr_mae=mean_absolute_error(x_test,y_test) print(svr_mae)

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