xi = 0 yi = 0 start = list(grouped_data.keys())[0] end = len(grouped_data) if start == 0 else len(grouped_data) + 1 for i in range(start, end): x = range(xi, xi + len(grouped_data[i])) y = ydata[yi:yi + len(grouped_data[i])] xi += len(grouped_data[i]) yi += len(grouped_data[i]) color = colors[i % len(colors)] ax.plot(x, y,label='valid', color=color, marker='o', markersize=1.5) ax.set_title(target) ax.set_xlabel('X',fontsize=14,fontweight='bold',fontname='Times New Roman') ax.set_ylabel('loss',fontsize=14,fontweight='bold',fontname='Times New Roman') # 显示图形 plt.show()在这段代码中,我该如何让坐标轴上出现的数字字号变大?
时间: 2024-03-22 21:41:09 浏览: 19
要让坐标轴上的数字字号变大,可以通过设置坐标轴刻度标签的字体大小来实现。可以通过`tick_params()`函数来设置坐标轴刻度标签的字体大小,例如:
```
ax.tick_params(axis='both', labelsize=12)
```
其中,`axis`参数指定要设置的坐标轴(`'x'`表示x轴,`'y'`表示y轴,`'both'`表示同时设置x轴和y轴),`labelsize`参数指定刻度标签字体的大小。
在你的代码中,可以在`ax.set_xlabel()`和`ax.set_ylabel()`函数之后,添加上述的`tick_params()`函数来设置坐标轴刻度标签的字体大小,例如:
```
ax.set_xlabel('X', fontsize=14, fontweight='bold', fontname='Times New Roman')
ax.set_ylabel('loss', fontsize=14, fontweight='bold', fontname='Times New Roman')
ax.tick_params(axis='both', labelsize=12)
```
这样,坐标轴上的数字字号就会变大。你可以根据需要调整`labelsize`参数的值来设置刻度标签字体的大小。
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for start_city, end_cities in around.items(): if start_city in grouped.groups: if start_city not in add_cities: orders_start = grouped.get_group(start_city) add_cities.append(start_city) if end_cities: for end_city in end_cities: if end_city in grouped.groups and end_city not in add_cities: orders_end = grouped.get_group(end_city) add_cities.append(end_city) orders_around = pd.concat([orders_start, orders_end]) result = pd.concat([result, orders_around]) else: if end_cities: for end_city in end_cities: if end_city in grouped.groups and end_city not in add_cities: orders_end = grouped.get_group(end_city) add_cities.append(end_city) result = pd.concat([result, orders_end])这段代码导致result里有重复数据,错误在哪,改正错误,重写代码
这段代码可能会导致result里有重复数据的原因是对于同一对起始地点和终点地点,可能存在多个订单,这些订单被合并到一个DataFrame中后,可能会存在重复的行。为了避免这种情况,可以在合并DataFrame之前,先将其去重。可以使用pandas.DataFrame.drop_duplicates()方法去重。下面是修改后的代码:
```
result = pd.DataFrame()
add_cities = []
for start_city, end_cities in around.items():
if start_city in grouped.groups:
if start_city not in add_cities:
orders_start = grouped.get_group(start_city)
add_cities.append(start_city)
if end_cities:
for end_city in end_cities:
if end_city in grouped.groups and end_city not in add_cities:
orders_end = grouped.get_group(end_city)
add_cities.append(end_city)
orders_around = pd.concat([orders_start, orders_end]).drop_duplicates()
result = pd.concat([result, orders_around]).drop_duplicates()
else:
result = pd.concat([result, orders_start]).drop_duplicates()
else:
if end_cities:
for end_city in end_cities:
if end_city in grouped.groups and end_city not in add_cities:
orders_end = grouped.get_group(end_city)
add_cities.append(end_city)
result = pd.concat([result, orders_end]).drop_duplicates()
```
在处理orders_around和result时,添加了.drop_duplicates()方法以确保没有重复的行。
grouped_data = data.groupby('month').sum().sort_index(ascending=True) cars_10 = grouped_data.index.tolist()[:10] count_10 = grouped_data["销量"].values.tolist()[:10] print(cars_10) print(count_10)
这段代码通过对数据进行分组、求和和排序,获取了按月份分组后的销量数据。首先,根据'month'列对数据进行分组,然后使用sum()函数对每个月份的销量进行求和。接着,使用sort_index()函数按照月份的升序对结果进行排序,并将结果赋值给grouped_data变量。
然后,通过grouped_data的index属性获取按照月份排序后的索引值,并使用tolist()函数将其转换为列表形式,取前10个月份,并将结果赋值给cars_10变量。
接着,通过grouped_data的["销量"]索引获取销量列,并使用tolist()函数将其转换为列表形式,取前10个销量值,并将结果赋值给count_10变量。
最后,通过print函数打印出cars_10和count_10的值,分别表示前10个月份和对应的销量。
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