如何解决ax.set_yticklabels([''] + labels)这条代码的UserWarning: FixedFormatter should only be used together with FixedLocator问题

时间: 2024-05-22 15:15:08 浏览: 144
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MY_YTICKLABELS 用“普通”文本替换 YTickLabels 并调整轴的大小以适应文本：MY_YTICKLABELS 用文本替换 YTickLabels，缩小轴以适应窗口中的文本-matlab开发

这个问题可以通过设置y轴刻度的坐标来解决，即使用ax.set_yticks()函数，将刻度值设置为需要显示的标签值对应的位置。例如，如果要显示['label1', 'label2', 'label3']这三个标签，可以使用ax.set_yticks([0, 1, 2])来设置y轴坐标轴的刻度值，然后使用ax.set_yticklabels(['label1', 'label2', 'label3'])来设置刻度对应的标签值。这样就能避免出现FixedFormatter和FixedLocator的警告了。
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UserWarning: FixedFormatter should only be used together with FixedLocator ax.set_yticklabels([''] + output_words)

这个警告是因为在设置 y 轴刻度标签时，使用了 set_yticklabels 方法，但是没有设置 y 轴刻度定位器 yticks，这可能导致刻度标签和坐标轴不匹配的问题。 为了避免这个警告，可以在设置 y 轴刻度标签前先设置 y ...

FixedFormatter should only be used together with FixedLocator cax.set_yticklabels(['', 5, 8, 10, 'Max',''], fontsize=15)

FixedFormatter 和 FixedLocator 是 Matplotlib 库中用于设置轴标签的一种组合。它们一起工作时，确保轴上的刻度（ticks）和对应的标签（labels）都固定在预定义的位置，而不是动态调整。FixedFormatter 是...

# 设置 y 轴刻度个数和间隔 ax.set_yticks(y) ax.set_yticklabels(y)

ax.set_yticklabels(y_ticks) # 绘制散点图 ax.scatter(x, y) # 显示图形 plt.show() 在这个示例中，我们使用 np.linspace 函数生成了 num_ticks 个等距的刻度值，并将其设置为 y 轴的刻度。你可以根据...

ax.set_yticklabels参数

ax.set_yticklabels 是 Matplotlib 中的一个函数，用于设置图表 y 轴刻度标签的文本信息。通过这个函数可以修改刻度标签的显示方式，例如设置标签的字体大小、颜色等。具体的参数可以根据需求进行调整。

for i in data['公司'].values: if i not in qiyetongjidata.keys(): qiyetongjidata[i]=1 else: qiyetongjidata[i]+=1 sort_qiyetongjidata=sorted(qiyetongjidata.items(),key=lambda x:x[1],reverse=True) labels=[] values=[] for i in sort_qiyetongjidata[:10]: labels.append(i[0]) values.append(i[1]) fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 4)) bar_height = 0.5 y = range(len(labels)) ax.barh(y, values, height=bar_height, color='#66b3ff') ax.set_yticks(y) ax.set_yticklabels(labels) ax.set_ylabel('企业') ax.set_xlabel('数量') ax.set_title('公司招聘岗位数量统计横向柱状图') plt.subplots_adjust(left=0.3,bottom=0.15)

黑') ax.set_yticks(y) ax.set_yticklabels(labels) ax.set_xlabel('数量') ax.invert_yaxis() plt.show() 这段代码的功能是什么？ 这段代码的功能是通过统计数据中不同公司出现的次数，并将结果按照出现次数由高...

qiyetongjidata={} for i in data['公司'].values: if i not in qiyetongjidata.keys(): qiyetongjidata[i]=1 else: qiyetongjidata[i]+=1 sort_qiyetongjidata=sorted(qiyetongjidata.items(),key=lambda x:x[1],reverse=True) labels=[] values=[] for i in sort_qiyetongjidata[:10]: labels.append(i[0]) values.append(i[1]) fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 4)) bar_height = 0.5 y = range(len(labels)) ax.barh(y, values, height=bar_height, color='#66b3ff') ax.set_yticks(y) ax.set_yticklabels(labels) ax.set_ylabel('企业') ax.set_xlabel('数量') ax.set_title('公司招聘岗位数量统计横向柱状图') plt.subplots_adjust(left=0.3,bottom=0.15) plt.show()

这段代码的作用是对数据集中的公司名进行去重，并统计每个公司的出现次数，最后按照出现次数从大到小排序选择前10个公司，将它们的公司名和出现次数分别存入labels和values列表中，在图表上以横向条形图的形式展示。

ax.set_yticklabels参数有哪些

ax.set_yticklabels的参数包括：labels, fontdict, minor, rotation, horizontalalignment, verticalalignment, rotation_mode等。

ax.set_yticklabels参数及各个参数的功能

Ax.set_yticklabels 是 Matplotlib 库中的一个函数，它用于设置 y 轴坐标轴标签的文本。 它的参数包括： - labels：用于替换原来 y 轴坐标轴标签的文本列表。 - fontdict：用于设置 y 轴坐标轴标签字体字典的...

ax.set_yticklabels分别设置各个刻度值的位置

ax.set_yticklabels()函数是在Matplotlib库中用于设置y轴刻度值所对应标签的函数，其中参数labels为一个字符串或列表，可以对每一个刻度值对应的标签进行设置。而对于不同的刻度值位置，可以使用ax.set_yticks()函数...

ax.set_yticklabels的参数及各个参数的功能

ax.set_yticklabels是Matplotlib中Axes类的一个方法，它用于设置y轴刻度标签的文本值。 该方法的参数有： 1. labels：指定y轴刻度标签的文本值，它是一个字符串列表。 2. fontdict：指定文本字体的字典参数。 3. ...

ax.set_yticklabels如何分别设置各个刻度值的位置

ax.set_yticklabels方法可以接受一个labels参数，可以用它来自定义所有刻度值的位置，该参数应该是一个字符串类型的列表，包含每个标签的名称。所以如果要分别设置各个刻度值的位置，需要先获取y轴刻度值的位置，...

ax = sns.heatmap(confusion_matrix(y_pred,y_test),annot=True,cmap='coolwarm',fmt='d') ax.set_title('Predicting original data with decision tree model confusion matrix') ax.set_xticklabels(['Not Lost','Lost'],fontsize=18) ax.set_yticklabels(['Predicted Not Lost','Lost'],fontsize=18)把这段代码绘制出的图放在tkinter界面的指定位置

ax.set_title('Predicting original data with decision tree model confusion matrix') ax.set_xticklabels(['Not Lost', 'Lost'], fontsize=18) ax.set_yticklabels(['Predicted Not Lost', 'Lost'], fontsize=18)...

# 创建图像 grid_kws = {"width_ratios": (.9, .9, .05), "wspace": 0.2} f, (ax1, ax2, cbar_ax) = plt.subplots(1, 3, gridspec_kw=grid_kws, figsize = (18, 9)) # 定义调色板 cmap = sns.diverging_palette(0, 230, 90, 60, as_cmap=True) # 画 NotFraud 表中的各个特征间相关性热力图 # 计算上三角mask矩阵 mask1 = np.zeros_like(corr_NotFraud) indices = np.triu_indices_from(corr_NotFraud) mask1[indices] = True # 过滤空值 mask1 = mask1[1:, :-1] corr_NotFraud = corr_NotFraud.iloc[1:, :-1].copy() ax1 =sns.???(corr_NotFraud, ax = ax1, vmin = -1, vmax = 1, cmap = cmap, square = False, \ annot=True, fmt=".2f", linewidths = 0.5, mask = mask1, cbar = False) ax1.set_xticklabels(ax1.get_xticklabels(), size = 16); ax1.set_yticklabels(ax1.get_yticklabels(), size = 16); ax1.set_title('fraud=1的热力图', size = 20)

这段代码中缺少 heatmap 方法名，应该是 sns.heatmap。因此，你可以使用以下代码画 NotFraud 表中的各个特征间相关性热力图： ax1 = sns.heatmap(corr_NotFraud, ax=ax1, vmin=-1, vmax=1, cmap=cmap, ...

y_pred = xgb_model.predict(X_test) cm = confusion_matrix(y_test,y_pred) fig, ax= plt.subplots(figsize=(10,10)) cmap=sns.cubehelix_palette(start=1.5,rot=3,gamma=0.8,as_cmap=True) sns.heatmap(cm,annot=True,fmt='g',cmap=cmap,linewidths=1.5,annot_kws={'size':20,'weight':'bold', 'color':'red'}) ax.set_xlabel('Predicted labels') ax.set_ylabel('True labels') ax.set_title('Confusion Matrix') plt.setp(ax.get_yticklabels() , rotation = 360) plt.xticks(fontsize=20) plt.yticks(fontsize=20) ax.xaxis.set_ticklabels(['未流失', '流失']) ax.yaxis.set_ticklabels(['未流失', '流失']) plt.show()

这段代码的作用是使用XGBoost模型对测试数据进行预测，并生成混淆矩阵可视化图。混淆矩阵可以帮助我们评估模型的性能，特别是在处理分类问题时。其中，y_test是测试数据的真实标签，y_pred是XGBoost模型对测试数据的...

fig, ax = plt.subplots(figsize=(15, 12)) ax.barh([data["Gender"]=="Female"]data["Income"], width=0.7, label="Female") ax.barh([data["Gender"]=="Male"]data["Income"], width=0.7, label="Male") ax.set_xlabel("Income") ax.set_yticks(data.index) ax.set_yticklabels(data["MaritalStatus"]) ax.legend() plt.show()如何修改代码

您可以尝试以下代码： fig, ax = plt.subplots(figsize=(15, 12)) female_income = data[data["Gender"]=="Female"]["Income"] male_income = data[data["Gender"]=="Male"]["Income"] ax.barh(data["Marital...

fig, ax = plt.subplots(figsize=(15, 12)) ax.barh([data["Gender"]=="Female"]data["Income"], width=0.7, label="Female") ax.barh([data["Gender"]=="Male"]data["Income"], width=0.7, label="Male") ax.set_xlabel("Income") ax.set_yticks(data.index) ax.set_yticklabels(data["MaritalStatus"]) ax.legend() plt.show()

这段代码是用来画一个水平条形图，展示不同婚姻状况下男性和女性的收入情况。其中，fig, ax = plt.subplots(figsize=(15, 12)) 表示创建一个大小为 15x12 的画布和一个坐标轴对象。接着，ax.barh([data["Gender"]==...

cx.set_yticklabels(Yticks)

cx.set_yticklabels(Yticks) 是一个用于设置y轴刻度标签的方法。在Matplotlib库（如cx可能是某个子模块）中，当你有一个自定义的Yticks列表（即Yticks），你可以调用这个函数来替换默认的y轴标签。 这里是一...

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RStudio中集成Connections包以优化数据库连接管理

资源摘要信息:"connections:https" ### 标题解释 标题 "connections:https" 直接指向了数据库连接领域中的一个重要概念，即通过HTTP协议（HTTPS为安全版本）来建立与数据库的连接。在IT行业，特别是数据科学与分析、软件开发等领域，建立安全的数据库连接是日常工作的关键环节。此外，标题可能暗示了一个特定的R语言包或软件包，用于通过HTTP/HTTPS协议实现数据库连接。 ### 描述分析 描述中提到的 "connections" 是一个软件包，其主要目标是与R语言的DBI（数据库接口）兼容，并集成到RStudio IDE中。它使得R语言能够连接到数据库，尽管它不直接与RStudio的Connections窗格集成。这表明connections软件包是一个辅助工具，它简化了数据库连接的过程，但并没有改变RStudio的用户界面。 描述还提到connections包能够读取配置，并创建与RStudio的集成。这意味着用户可以在RStudio环境下更加便捷地管理数据库连接。此外，该包提供了将数据库连接和表对象固定为pins的功能，这有助于用户在不同的R会话中持续使用这些资源。 ### 功能介绍 connections包中两个主要的功能是 `connection_open()` 和可能被省略的 `c`。`connection_open()` 函数用于打开数据库连接。它提供了一个替代于 `dbConnect()` 函数的方法，但使用完全相同的参数，增加了自动打开RStudio中的Connections窗格的功能。这样的设计使得用户在使用R语言连接数据库时能有更直观和便捷的操作体验。 ### 安装说明 描述中还提供了安装connections包的命令。用户需要先安装remotes包，然后通过remotes包的`install_github()`函数安装connections包。由于connections包不在CRAN（综合R档案网络）上，所以需要使用GitHub仓库来安装，这也意味着用户将能够访问到该软件包的最新开发版本。 ### 标签解读 标签 "r rstudio pins database-connection connection-pane R" 包含了多个关键词： - "r" 指代R语言，一种广泛用于统计分析和图形表示的编程语言。 - "rstudio" 指代RStudio，一个流行的R语言开发环境。 - "pins" 指代R包pins，它可能与connections包一同使用，用于固定数据库连接和表对象。 - "database-connection" 指代数据库连接，即软件包要解决的核心问题。 - "connection-pane" 指代RStudio IDE中的Connections窗格，connections包旨在与之集成。 - "R" 代表R语言社区或R语言本身。 ### 压缩包文件名称列表分析 文件名称列表 "connections-master" 暗示了一个可能的GitHub仓库名称或文件夹名称。通常 "master" 分支代表了软件包或项目的稳定版或最新版，是大多数用户应该下载和使用的版本。 ### 总结 综上所述，connections包是一个专为R语言和RStudio IDE设计的软件包，旨在简化数据库连接过程并提供与Connections窗格的集成。它允许用户以一种更为方便的方式打开和管理数据库连接，而不直接提供与Connections窗格的集成。connections包通过读取配置文件和固定连接对象，增强了用户体验。安装connections包需通过remotes包从GitHub获取最新开发版本。标签信息显示了connections包与R语言、RStudio、数据库连接以及R社区的紧密联系。
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