python中matplotlib横坐标显示中文用utf-8

时间: 2023-12-23 13:04:31 浏览: 152
要在matplotlib中显示utf-8编码的中文,你需要使用支持utf-8编码的中文字体。以下是一种常见的方法: 1. 导入matplotlib库和matplotlib字体管理器。 ```python import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.font_manager import FontProperties ``` 2. 创建一个字体管理器对象,指定支持utf-8编码的中文字体。 ```python font = FontProperties(fname='/usr/share/fonts/truetype/wqy/wqy-zenhei.ttc', size=14) ``` 这里使用了文泉驿正黑字体(wqy-zenhei.ttc),该字体支持utf-8编码的中文。 3. 在绘图时,使用字体管理器对象指定中文字体。 ```python plt.xlabel('横坐标', fontproperties=font) plt.ylabel('纵坐标', fontproperties=font) plt.title('标题', fontproperties=font) ``` 这样,你就可以在matplotlib中正确显示utf-8编码的中文了。
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python编程根据‘新生数据.xls’,绘制各省男女身高柱形图(横坐标为各省,纵坐标为身高); 各省男女人数堆叠柱形图(横坐标为各省,纵坐标为人数),创建带有2行2列子图的窗口以显示上述4图,合理布局图大小。

### 回答1: 可以使用 pandas 和 matplotlib 库来完成这个任务。以下是示例代码: ```python import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 读取数据 data = pd.read_excel('新生数据.xls') # 绘制男女身高柱形图 fig, axs = plt.subplots(2, 2, figsize=(10, 8)) axs[0, 0].bar(data['省份'], data['男生身高'], color='b', label='男生') axs[0, 0].bar(data['省份'], data['女生身高'], bottom=data['男生身高'], color='r', label='女生') axs[0, 0].set_title('各省男女身高柱形图') axs[0, 0].legend() # 绘制男女人数堆叠柱形图 axs[0, 1].bar(data['省份'], data['男生人数'], color='b', label='男生') axs[0, 1].bar(data['省份'], data['女生人数'], bottom=data['男生人数'], color='r', label='女生') axs[0, 1].set_title('各省男女人数堆叠柱形图') axs[0, 1].legend() # 绘制男女身高箱线图 data.boxplot(column=['男生身高', '女生身高'], by='省份', ax=axs[1, 0]) axs[1, 0].set_title('各省男女身高箱线图') # 绘制男女人数饼图 data.groupby('省份').sum()[['男生人数', '女生人数']].plot(kind='pie', subplots=True, ax=axs[1, 1]) axs[1, 1].set_title('各省男女人数饼图') # 调整布局 plt.tight_layout() # 显示图形 plt.show() ``` 注意:这个代码只是示例,实际数据可能需要进行一些预处理和清洗。另外,由于数据中可能存在中文字符,需要确保代码文件的编码为 UTF-8。 ### 回答2: 题目要求根据‘新生数据.xls’,绘制四张柱形图,并创建带有2行2列子图的窗口进行显示。 首先,我们需要使用Python的pandas库读取‘新生数据.xls’文件,并将数据存储为DataFrame格式。 ```python import pandas as pd data = pd.read_excel('新生数据.xls') ``` 接下来,我们需要提取男女身高和人数的数据,并进行分组以获取每个省份的男女身高和人数。 ```python height_data = data[['省份', '性别', '身高']] count_data = data[['省份', '性别']].groupby(['省份']).size().unstack().reset_index() ``` 然后,我们可以使用matplotlib库来绘制柱形图。 1. 绘制各省男女身高柱形图: ```python import matplotlib.pyplot as plt fig, ax = plt.subplots() width = 0.35 provinces = height_data['省份'].unique() male_height = height_data[height_data['性别'] == '男']['身高'] female_height = height_data[height_data['性别'] == '女']['身高'] ax.bar(provinces, male_height, label='男性') ax.bar(provinces, female_height, bottom=male_height, label='女性') ax.set_ylabel('身高') ax.set_title('各省男女身高') ax.legend() plt.xticks(rotation=45) plt.show() ``` 2. 绘制各省男女人数堆叠柱形图: ```python fig, ax = plt.subplots() provinces = count_data['省份'] male_count = count_data['男'] female_count = count_data['女'] ax.bar(provinces, male_count, label='男性') ax.bar(provinces, female_count, bottom=male_count, label='女性') ax.set_ylabel('人数') ax.set_title('各省男女人数') ax.legend() plt.xticks(rotation=45) plt.show() ``` 最后,我们可以将上述两个柱形图放置在一个带有2行2列子图的窗口中进行显示。 ```python fig, axs = plt.subplots(2, 2) fig.suptitle('新生数据可视化') axs[0, 0].bar(provinces, male_height, label='男性') axs[0, 0].bar(provinces, female_height, bottom=male_height, label='女性') axs[0, 0].set_ylabel('身高') axs[0, 0].set_title('各省男女身高') axs[0, 0].legend() axs[0, 1].bar(provinces, male_count, label='男性') axs[0, 1].bar(provinces, female_count, bottom=male_count, label='女性') axs[0, 1].set_ylabel('人数') axs[0, 1].set_title('各省男女人数') axs[0, 1].legend() plt.xticks(rotation=45) plt.show() ``` 以上就是根据题目要求使用Python编程绘制各省男女身高柱形图和各省男女人数堆叠柱形图,并创建带有2行2列子图的窗口进行显示的代码。 ### 回答3: import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 读取数据文件 data = pd.read_excel('新生数据.xls') # 提取各省男女身高数据 province_height_data = data[['省份', '性别', '身高']] province_height_data = province_height_data.groupby(['省份', '性别']).mean().unstack() # 绘制各省男女身高柱形图 province_height_data.plot(kind='bar') plt.xlabel('省份') plt.ylabel('身高') plt.title('各省男女身高柱形图') # 提取各省男女人数数据 province_count_data = data.groupby(['省份', '性别']).size().unstack() # 绘制各省男女人数堆叠柱形图 province_count_data.plot(kind='bar', stacked=True) plt.xlabel('省份') plt.ylabel('人数') plt.title('各省男女人数堆叠柱形图') # 创建带有2行2列子图的窗口 fig, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(12, 8)) # 显示各省男女身高柱形图 axes[0, 0].bar(province_height_data.index, province_height_data['身高']['女']) axes[0, 0].bar(province_height_data.index, province_height_data['身高']['男'], bottom=province_height_data['身高']['女']) axes[0, 0].set_xlabel('省份') axes[0, 0].set_ylabel('身高') axes[0, 0].set_title('各省男女身高柱形图') # 显示各省男女人数堆叠柱形图 axes[0, 1].bar(province_count_data.index, province_count_data['女']) axes[0, 1].bar(province_count_data.index, province_count_data['男'], bottom=province_count_data['女']) axes[0, 1].set_xlabel('省份') axes[0, 1].set_ylabel('人数') axes[0, 1].set_title('各省男女人数堆叠柱形图') # 隐藏子图 axes[1, 0].axis('off') axes[1, 1].axis('off') # 调整子图之间的间距 plt.subplots_adjust(hspace=0.4) # 显示图形 plt.show()

横坐标为横坐标的数据点数,纵坐标为两个txt文件里的数据(数据保存格式为一行多个且用逗号分隔开,有多行),读取两个txt文件并绘制两条折线在同一张折线图中

在Python中,你可以使用matplotlib库来创建这样的折线图。首先,你需要读取两个txt文件中的数据,然后将它们按照横坐标排序并分开处理。这里是一个简单的步骤说明: 1. 导入所需的库: ```python import matplotlib.pyplot as plt import csv ``` 2. 定义读取和处理数据的函数: ```python def read_data(file_path): data_points = [] with open(file_path, 'r', newline='', encoding='utf-8') as file: reader = csv.reader(file, delimiter=',') for row in reader: try: x_value, *y_values = [float(val) for val in row] data_points.append((x_value, y_values)) except ValueError: pass # 忽略非数字行 return data_points # 假设你的txt文件名为file1.txt和file2.txt data1 = read_data('file1.txt') data2 = read_data('file2.txt') ``` 3. 排序数据并准备x轴的值: ```python x_values = sorted(set(point[0] for point in data1 + data2)) ``` 4. 分别计算每条线的数据列表: ```python line1_y_values = [[y_val for _, y_val in group] for _, group in itertools.groupby(data1, lambda p: p[0])] line2_y_values = [[y_val for _, y_val in group] for _, group in itertools.groupby(data2, lambda p: p[0])]) ``` 5. 绘制折线图: ```python plt.figure() for i, (name, y_values) in enumerate(zip(['File1', 'File2'], [line1_y_values, line2_y_values])): plt.plot(x_values, y_values, label=name) plt.xlabel('横坐标') plt.ylabel('纵坐标') plt.title('两个txt文件数据对比') plt.legend() plt.show() ```
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为下面这段代码的预测结果加上可视化功能,要能够看到每个预测数据的结果的准确度:from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB import jieba from sklearn.model_selection import train_test_split import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt good_comments = [] bad_comments = [] with open('D:\PyCharmProjects\爬虫测试\好评.txt', 'r', encoding='gbk') as f: for line in f.readlines(): good_comments.append(line.strip('\n')) with open('D:\PyCharmProjects\爬虫测试\差评.txt', 'r', encoding='gbk') as f: for line in f.readlines(): bad_comments.append(line.strip('\n')) with open('StopWords.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: stopwords = f.read().splitlines() good_words = [] for line in good_comments: words = jieba.cut(line, cut_all=False) words = [w for w in words if w not in stopwords] good_words.append(' '.join(words)) bad_words = [] for line in bad_comments: words = jieba.cut(line, cut_all=False) words = [w for w in words if w not in stopwords] bad_words.append(' '.join(words)) # 将文本转换为向量 vectorizer = CountVectorizer() X = vectorizer.fit_transform(good_words + bad_words) y = [1] * len(good_words) + [0] * len(bad_words) # 将数据分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2) # 训练模型 clf = MultinomialNB() clf.fit(X_train, y_train) # 测试模型并计算准确率 pred = clf.predict(X_test) accuracy = sum(pred == y_test) / len(y_test) print('准确率:{:.2%}'.format(accuracy)) # 预测新数据的类别 with open('测试评论.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: count = 0 for line in f.readlines(): count += 1 test_text = line.strip('\n') test_words = ' '.join(jieba.cut(test_text, cut_all=False)) test_vec = vectorizer.transform([test_words]) pred = clf.predict(test_vec) if pred[0] == 1: print(count, '好评') else: print(count, '差评')

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