fangsong_gb2312.ttf
时间: 2023-05-08 10:57:04 浏览: 688
fangsong_gb2312.ttf是一种字体文件,它是一种仿宋字体,具有国标2312字符集的编码方式。这种字体文件广泛应用于中文文档编辑和排版领域,因为其设计简洁、清晰易读,且占用空间较小、在各种设备中都能兼容使用,因此也是一种比较流行的字体。
在字体设计方面,fangsong_gb2312.ttf因其优雅的笔画和对各种排版方式的适应性而备受喜爱。此外,由于中文字符数量庞大,需要支持国标2312编码方式,而fangsong_gb2312.ttf就能做到这一点。此字体还具有一定的灵活性,可以用于不同媒体和场合,如印刷、电子杂志和网站等。
在使用方面,fangsong_gb2312.ttf的安装和使用都比较简单。只需将字体文件复制到操作系统的字体目录,或在使用软件中调用该字体即可。随着数字化时代的到来,对于能够适用于各种设备和环境的字体的需求也越来越大,因此fangsong_gb2312.ttf将一直有其存在的价值。
相关问题
fangsong_gb2312
方松是一个中文姓氏,常见于中国人的姓名中。它的字形写作“方”,表示方形、四方之意,而“松”则表示松树,象征挺拔、坚韧。这个姓氏在中国历史上非常常见,相传它起源于唐朝,后来逐渐传播到各个地区并广泛使用。
方松作为名字的姓氏,也有可能由于家族或地域的因素而有所区别,比如方松堂、方松生等。不同的方松家族在中国各地都有一定的传承和影响力。
除了上述的字形和寓意外,方松作为人名也会根据个人的喜好和命名的意图给予一些不同的解释。有的人可能希望给孩子取名为方松,寓意希望他们能够挺拔坚韧,追求自己的理想和目标。有的人则可能喜爱方松这个字音或姓氏的韵味,选取为自己的名字。
总之,方松是一个常见的中文姓氏,寓意挺拔坚韧。它在中国的历史上有较为广泛的使用,并且也可以作为一个人名来使用,具有一定的象征意义。
import numpy as np import scipy.stats as ss import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns df=pd.read_excel("./tmp_apply3.xlsx") sns.set_context(font_scale=30) plt.rcParams['font.family'] = 'FangSong' plv_tb=pd.pivot_table(df,values="sale",index=["FactoryName","JiJXH"],columns=["Xian"],aggfunc=np.mean) plt.figure(figsize=(100,1000)) min_val = plv_tb.loc[:, :, ["FactoryName", "JiJXH"]].values.min() max_val = plv_tb.loc[:, :, ["FactoryName", "JiJXH"]].values.max() sns.heatmap(plv_tb,vmin=min_val, vmax=max_val,cmap=sns.color_palette("RdYlBu",n_colors=10),annot=True, fmt='g', annot_kws={"size": 20}) plt.show()提示list index out of range,怎么修改
这个错误通常是由于尝试使用不存在的列表索引导致的。在这段代码中,有几个可能导致这个错误的地方:
1. `plv_tb.loc[:, :, ["FactoryName", "JiJXH"]]` 这里使用了三个冒号,但是在 Pandas 中,只能使用两个冒号。如果你想选择所有的行和列,则应该使用 `plv_tb.loc[:, ["FactoryName", "JiJXH"]]`。
2. `min_val = plv_tb.loc[:, :, ["FactoryName", "JiJXH"]].values.min()` 和 `max_val = plv_tb.loc[:, :, ["FactoryName", "JiJXH"]].values.max()` 中的 `[:, :, ["FactoryName", "JiJXH"]]` 也应该改为 `[:, ["FactoryName", "JiJXH"]]`。
修改后的代码应该像这样:
```
import numpy as np
import scipy.stats as ss
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
df=pd.read_excel("./tmp_apply3.xlsx")
sns.set_context(font_scale=30)
plt.rcParams['font.family'] = 'FangSong'
plv_tb=pd.pivot_table(df,values="sale",index=["FactoryName","JiJXH"],columns=["Xian"],aggfunc=np.mean)
plt.figure(figsize=(100,1000))
min_val = plv_tb.loc[:, ["FactoryName", "JiJXH"]].values.min()
max_val = plv_tb.loc[:, ["FactoryName", "JiJXH"]].values.max()
sns.heatmap(plv_tb,vmin=min_val, vmax=max_val,cmap=sns.color_palette("RdYlBu",n_colors=10),annot=True, fmt='g', annot_kws={"size": 20})
plt.show()
```