plt.rcParams['figure.figsize'] = (12, 9) sns.violinplot(data['target'], data['chol'], palette = 'colorblind') #绘制小提琴图 plt.title('Relation of Cholestrol with Target', fontsize = 20, fontweight = 30) plt.show()

时间: 2023-12-04 11:05:23 浏览: 66
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matplotilb中fig,ax = plt.subplots()的使用

这段代码使用了Python的matplotlib和seaborn库来绘制小提琴图，以研究胆固醇和心脏病之间的关系。其中，plt.rcParams['figure.figsize'] = (12, 9)用于设置图像的大小，sns.violinplot用于绘制小提琴图，data['target']和data['chol']则表示数据集中心脏病和胆固醇的数据列。最后，plt.title用于设置图像标题，plt.show用于将图像显示出来。
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解决python中显示图片的plt.imshow plt.show()内存泄漏问题

plt.figure(figsize=IMAGE_SIZE) plt.imshow(image) plt.show() plt.close() 2. **使用clf()或clear()**：在显示下一张图片前，可以调用plt.clf()（clear figure）或plt.gca().cla()（clear ...

plt.figure(1 , figsize = (15 , 7)) n = 0 for cols in ['price' , 'royalty' , 'ytd_sales']: n += 1 plt.subplot(1 , 3 , n) plt.subplots_adjust(hspace = 0.5 , wspace = 0.5) sns.violinplot(x = cols , y = 'type' , data = df , palette = 'vlag') sns.swarmplot(x = cols , y = 'type' , data = df) plt.ylabel('type' if n == 1 else '') plt.title('Boxplots & Swarmplots' if n == 2 else '') plt.show()

这段代码是用 Python 中的 Matplotlib 和 Seaborn 库来绘制三个变量（'price'，'royalty'和'ytd_sales'）在 'type' 属性上的小提琴图和蜂群图。它们被分别显示在一行的三个子图中，每个子图都有一个标题和纵轴标签。...

for i in data['WindNumber'].unique(): t = data[(data['WindNumber']==i)] fig = plt.figure(figsize=(16,6)) plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 用来正常显示中文标签 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 用来正常显示负号 ax = fig.add_sub

图(111) ax.plot(t['Time'], t['WindSpeed'], color='blue', label='风速') ax.plot(t['Time'], t['WindDirection'], color='red', label='风向') plt.title('风机{}数据展示'.format(i)) plt.xlabel('时间') plt....

import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline # draft # Display Chinese and sign plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei','Time New Roman'] plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False plt.rcParams['figure.dpi']=300# resolution ratio plt.figure(figsize=(9,6)) coef['alpha']=coef['alpha'] for feature in X_train.columns[:-1]: plt.plot('alpha',feature,data=coef) ax=plt.gca() ax.set_xscale('log') plt.legend(loc='upper right') plt.xlabel(r'$\alpha$',fontsize=15) plt.ylabel('coefficient',fontsize=15)

- plt.figure(figsize=(9,6))：创建一个大小为(9, 6)的图形对象。 - coef['alpha']=coef['alpha']：将系数数据集中的alpha列赋值给alpha列，因为alpha列可能是索引。 - for feature in X_train.columns[:-1]:...

​plt.rcParams['font.sans-serif'] = ["SimHei"] plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False ********************************* plt.figure(figsize=(16,8)) region.plot() plt.title("地区频率分布",fontsize=20) plt.show() ​

- plt.figure(figsize=(16,8)) 用来设置图片大小。 - region.plot() 是画出地图的函数，region 是地图的数据。 - plt.title("地区频率分布",fontsize=20) 是给图加上标题。 - plt.show() 是显示图片。

import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import pandas as pd plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #设置中文显示 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #解决中文显示为方块的问题 sales = pd.read_csv('a_test/car.csv', encoding='utf-8') df = pd.DataFrame(sales) pivot_df = df.pivot(index='地区', columns='品牌', values='销量') plt.figure(figsize=(8,8)) # 设置图像大小 sns.heatmap(pivot_df, annot=True, fmt="d", cmap="YlGnBu") plt.title('BBA在四大城市的月销量热力图') plt.figure(figsize=(10,10)) plt.show()设置字体大小

您可以通过添加如下代码来设置字体大小： plt.rcParams.update({'font.size': 12}) 其中，12可以修改为您希望的字体大小。

plt.style.use("seaborn") plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 为了让图表中显示中文 plt.figure(figsize=(10, 5)) plt.boxplot(data, labels=area_list) plt.title("各区二手房面积情况", fontsize=16) plt.xlabel("各区名称", fontsize=14) plt.ylabel("面积(㎡)", fontsize=14) plt.xticks(fontsize=12) plt.show()如何在这段代码中更改两列之间的间隔

plt.figure(figsize=(10, 5)) plt.boxplot(data, labels=area_list, widths=0.5) # 设置箱形图之间的间隔为默认宽度的一半 plt.title("各区二手房面积情况", fontsize=16) plt.xlabel("各区名称", fontsize=14) plt....

column = data.columns.tolist() fig = plt.figure(figsize=(12,4), dpi=128) for i in range(8): plt.subplot(2,4, i + 1) sns.boxplot(data=data[column[i]], orient="v",width=0.5) plt.ylabel(column[i], fontsize=12) plt.tight_layout() plt.show() #kdeplot column = data.columns.tolist() fig = plt.figure(figsize=(12,4), dpi=128) for i in range(8): plt.subplot(2,4, i + 1) sns.kdeplot(data=data[column[i]],color='blue',shade= True) plt.ylabel(column[i], fontsize=12) plt.tight_layout() plt.show() sns.pairplot(data[column],diag_kind='kde') plt.savefig('Scatter plot.jpg',dpi=256)

然后，创建一个大小为(12, 4)且分辨率为128的图形对象，使用"plt.figure(figsize=(12,4), dpi=128)"。 接下来，使用循环遍历范围为8的整数，从1开始。在每次迭代中，使用"plt.subplot(2,4, i + 1)"创建一个2x4的...

import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import pandas as pd plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #设置中文显示 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #解决中文显示为方块的问题 sales = pd.read_csv('a_test/car.csv', encoding='utf-8') df = pd.DataFrame(sales) pivot_df = df.pivot(index='地区', columns='品牌', values='销量') sns.heatmap(pivot_df, annot=True, fmt="d", cmap="YlGnBu") plt.title('BBA在四大城市的月销量热力图') plt.figure(figsize=(10,10)) plt.show()根据这个代码，设置热力图的大小

在这个代码中，你可以使用plt.figure(figsize=(10,10))来设置热力图的大小。这个函数可以在绘制图形之前调用，以设置整个图像的大小。 在你的代码中，你需要将plt.figure(figsize=(10,10))放在sns.heatmap...

def fun1(data): data = pd.read_csv(data) data['date_time'] = pd.to_datetime(data['date_time']) plt.figure(figsize=(14, 5)) plt.subplot(1, 2, 1) plt.subplots_adjust(wspace=0.2) # 小提琴图 sns.violinplot(x="year", y="Global_active_power", data=data) plt.xlabel('Year') plt.title('Violin plot of Yearly Global Active Power') sns.despine(left=True, bottom=True) plt.tight_layout() plt.subplot(1, 2, 2) sns.violinplot(x="quarter", y="Global_active_power", data=data) plt.xlabel('Quarter') plt.title('Violin plot of Quarterly Global Active Power') sns.despine(left=True, bottom=True) plt.tight_layout() plt.show()

在第一个子图中，使用sns.violinplot()函数绘制了年份与全球活跃功率之间的小提琴图，并使用plt.xlabel()和plt.title()函数添加了x轴标签和标题。在第二个子图中，同样使用sns.violinplot()函数绘制了季节与...

plt.rcParams['figure.figsize'] = (7.0, 4.0) 是什么意思

plt 是 matplotlib 库的一个常用别名，rcParams 是其中的一个参数设置字典。通过设置 'figure.figsize' 参数的值为 (7.0, 4.0)，它指定了生成的图形的宽度为 7 英寸，高度为 4 英寸。这样设置后，生成的图形就会按照...

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # 读取数据 train = pd.read_csv('d:/data/heart(1).csv', encoding='gbk') # 成人正常总胆固醇：<200 mg/dl data1=train[train['chol'] > 240] data1 = data1.copy() data1['chol'] = 1 data2=train[train['chol'] < 200] data2 = data2.copy() data2['chol'] = 0 # 绘制柱状图和箱线图分析性别与血糖、年龄与血糖的关系 fig=plt.figure(figsize=(14, 14)) # 设置画布大小 plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei' # 设置中文显示 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 坐标轴负号正常显示 fig.add_subplot(1, 2, 1) ##第一个子图 sns.countplot(x='chol', data=df, hue='sex', palette='rainbow') ##表示绘图对象为血糖，并以性别区分。 fig.add_subplot(1, 2, 2) ##第二个子图 sns.boxplot(x='chol', y='age', data=df) plt.show()

- fig=plt.figure(figsize=(14, 14)) 创建了一个大小为 14x14 的 Matplotlib 画布。 - plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei' 和 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False 设置了 Matplotlib 中文...

绘制训练集真实值和预测值 trainPredictPlot = np.empty_like(data.values) trainPredictPlot[:, :] = np.nan trainPredictPlot[look_back:len(trainPredict)+look_back, :] = trainPredict plt.figure(figsize=(10,5)) plt.plot(data.values, label='True Data') plt.plot(trainPredictPlot, label='Predicted Data') plt.title('Training Set') plt.xlabel('Time/h') plt.ylabel('kwh') plt.legend() plt.show() # 绘制测试集真实值和预测值 testPredictPlot = np.empty_like(data.values) testPredictPlot[:, :] = np.nan testPredictPlot[len(trainPredict)+(look_back*2)+1:len(data)-1, :] = testPredict plt.figure(figsize=(10,5)) plt.plot(data.values, label='True Data') plt.plot(testPredictPlot, label='Predicted Data') plt.title('Testing Set') plt.xlabel('Time/h') plt.ylabel('kwh') plt.legend() plt.show()改写这段代码，使得训练集和测试集的曲线分别绘制在两张图上

plt.plot(data.values, label='True Data') plt.plot(trainPredictPlot, label='Predicted Data') plt.title('Training Set') plt.xlabel('Time/h') plt.ylabel('kwh') plt.legend() plt.show() # 绘制测试集真实值...

plt.rcParams["figure.figsize"] = (20, 10)这段代码什么意思

plt 是 matplotlib 的一个模块，rcParams 是 matplotlib 的全局参数设置类。figure.figsize 是其中一个参数，用来设置图片的尺寸。具体来说，这段代码的意思是将图片的宽度设置为 20，高度设置为 10。

import matplotlib.pyplot as plt #配置中文显示 plt.rcParams['font.family'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False data=[2.9,3.5,3.8,4,4.2] data2=[0.41,0.5474,0.29,0.24,0.21] fig1=plt.figure(figsize=(9,7),dpi=90) plt.title('我国高铁运行里程表') #确定画布大小 #绘制第一幅子图 ax1=fig1.add_subplot(1,2,1) plt.title('总里程数（万公里）') plt.xlabel('年份') plt.ylabel('里程数') plt.xticks([2018,2019,2020,2021,2022]) plt.plot(data) #绘制第二幅子图 ax2=fig1.add_subplot(1,2,2) plt.title('新增里程数（万公里）') plt.xlabel('年份') plt.ylabel('里程数') plt.xticks([2018,2019,2020,2021,2022]) plt.plot(data2) plt.show()

代码中使用了两个列表 data 和 data2 分别存储了总里程数和新增里程数的数据，然后使用 plt.plot() 函数来绘制折线图。同时，使用了 plt.xticks() 函数来设置 x 轴的刻度值，使用 plt.title()、plt.xlabel() 和 plt....

plt.figure(figsize=(8, 6)) sns.set(style="whitegrid") sns.barplot(x=up_label_count['ratio'], y=up_label_count.index, palette="Blues_d") plt.rcParams["font.family"] = "Microsoft YaHei" plt.xlabel("占比", fontproperties="Microsoft YaHei", size=12) plt.ylabel("涨幅（%）", fontproperties="Microsoft YaHei", size=12) plt.title("股价上涨的公司涨幅分布", fontproperties="Microsoft YaHei", size=14) plt.savefig('market_value_top_10.png', dpi=300, bbox_inches='tight')如何修改颜色

palette = ["#6F9FD8", "#FACF5A", "#A2D39E", "#F7A7A8", "#B1B1B1"] sns.barplot(x=up_label_count['ratio'], y=up_label_count.index, palette=palette) 这里的palette列表中包含了5种颜色，分别对应不同...

plt.figure(figsize=(19,6)) ax=sns.countplot( t_data['_date_month'], saturation =1, palette=sns.color_palette(palette='OrRd_d',desat=0.9,n_colors=12), ) plt.title('Number of monthly reviews of HEYTEA',fontsize=30) plt.xlabel('Month',fontsize=30) plt.ylabel("Count",fontsize=30) plt.savefig('file/pic/每月评价数.png',dpi=1000)

- plt.figure(figsize=(19,6)) 指定绘图的大小为宽度 19 英寸、高度 6 英寸。 - sns.countplot(t_data['_date_month'], saturation=1, palette=sns.color_palette(palette='OrRd_d', desat=0.9, n_colors=12)) ...

改正下列程序import matplotlib as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] fig=plt.figure(figsize=(12,9)) fig.add_subplot(121) option=["宣传不到位","环保意识不强","收集站分布不合理","投放时间不方便","乱扔垃圾未处罚","管理不到位"] data=[17,44,17,41,24,19] plt.hist(range(6),data) plt.title("小区垃圾分类还存在的问题") plt.xticks(range(6),data, rotation=45) plt.xlabel("选项") plt.ylabel("回复情况") fig.add_subplot(122) plt.pie(labels=option,autopct='%4.1f%%') plt.show()

fig, ax = plt.subplots(figsize=(12,9)) # 创建画布和子图 option=["宣传不到位","环保意识不强","收集站分布不合理","投放时间不方便","乱扔垃圾未处罚","管理不到位"] data=[17,44,17,41,24,19] ax.hist(range...

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