plt.xlabel('$Z_{Re}(Ω)$',fontsize = 24) 设置这行代码字体为宋体

你可以使用以下代码将字体设置为宋体：

from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib import font_manager

# 设置中文字体
font_path = 'path/to/simfang.ttf'  # 替换为你的字体文件路径
font_prop = font_manager.FontProperties(fname=font_path, size=24)

# 绘图
plt.xlabel('$Z_{Re}(Ω)$', fontproperties=font_prop)

其中`path/to/simfang.ttf`需要替换为你的宋体字体文件路径。如果你的操作系统是Windows，可能需要从C:\Windows\Fonts文件夹中选择宋体字体文件进行替换。

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y_test = y_test.reset_index(drop = True) y_predict2 = model_RF1.predict(x_test) plt.figure(figsize = (12,8)) plt.plot(y_predict2,color = 'b',label = 'predict',markersize=8) plt.plot(y_test,color = 'r',label = 'true',markersize=8) plt.xlabel('Test Sample',fontsize=30) plt.ylabel('y1',fontsize=30) plt.title('随机森林',fontsize=30) #坐标轴字体大小 plt.xticks(fontsize=25) plt.yticks(fontsize=25) plt.legend(fontsize=25,loc='upper right') # plt.savefig('GradientBoosting.png',dpi=300,bbox_inches = 'tight')

这段代码的作用是对训练好的随机森林模型进行测试，并将测试结果和真实值进行可视化比较。首先，使用`reset_index()`函数将`y_test`的索引重置为默认值，即0到n-1。接着，使用训练好的`model_RF1`模型对测试集`x_test`进行预测，将预测结果存储在`y_predict2`中。然后，使用`plt.plot()`函数将预测结果和真实值分别用蓝色和红色的线绘制在图表上。接下来，使用`plt.xlabel()`和`plt.ylabel()`函数分别设置x轴和y轴的标签，使用`plt.title()`函数设置图表的标题。然后，使用`plt.xticks()`和`plt.yticks()`函数设置x轴和y轴刻度标签的字体大小。最后，使用`plt.legend()`函数添加图例，并设置字体大小和位置。如果需要保存图表，可以使用`plt.savefig()`函数。

conf_mat = confusion_matrix(y_test, y_pred) plt.imshow(conf_mat, cmap='binary', interpolation='None') plt.colorbar() plt.xticks(range(6), ['1', '2', '3', '5', '6', '7'], fontsize=12) plt.yticks(range(6), ['1', '2', '3', '5', '6', '7'], fontsize=12) plt.xlabel('Predicted Class', fontsize=16) plt.ylabel('True Class', fontsize=16) plt.show()

这段代码是用来绘制混淆矩阵的。混淆矩阵可以用来评估分类模型的性能。其中，y_test是测试集的真实标签，y_pred是模型在测试集上的预测标签。confusion_matrix函数可以根据这两个标签计算出混淆矩阵。plt.imshow函数用于显示混淆矩阵，cmap参数指定了颜色映射，interpolation参数指定了插值方式。plt.xticks和plt.yticks用于设置刻度标签，fontsize参数指定字体大小。plt.xlabel和plt.ylabel用于设置坐标轴标签，fontsize参数指定字体大小。最后的plt.show函数用于显示图像。