labe.set_fontname

(label.set_fontname)

这是一个方法，用于设置标签控件的字体名称。它需要一个字符串参数，表示字体名称。例如，如果您想将标签控件的字体设置为Arial，则可以使用以下代码：

label.set_fontname("Arial")

请注意，该方法只适用于一些 GUI 工具包，如 Tkinter。在其他工具包中可能会有类似的方法，但语法和用法可能会有所不同。

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import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np #数据 species = ['Adelie','Chinstrap','Gentoo'] attributes = ['Bill Depth','Bill Length','Flipper Length'] data = [[18.35,18.43,14.98],[38.79,48.83,47.5],[189.95,195.82,217.19]] fig,ax = plt.subplots() bar_width = 0.25 bar_positions = np.arange(len(species)) bar_positions_Adelie = bar_positions-bar_width bar_positions_Chinstrap = bar_positions bar_positions_Gentoo = bar_positions+bar_width #绘制Adelie的柱状图 ax.bar(bar_positions_Adelie,data[0],width=bar_width,label=attributes[0]) #绘制Chinstrap的柱状图 ax.bar(bar_positions_Chinstrap,data[1],width=bar_width,label=attributes[1]) #绘制Gentoo的柱状图 ax.bar(bar_positions_Gentoo,data[2],width=bar_width,label=attributes[2]) #设置图形属性 ax.set_ylabel('Length(mm)') ax.set_title('Penguin attributes by species') ax.set_xticks(np.arange(len(species))) ax.set_xticklabels(species) ax.legend() for i in range(len(attributes)): for j in range(len(species)): labe = str(data[j][i]) ax.annotate(label,xy=(bar_positions[j]+(i-1)*bar_width/2,data[j][i]),ha='center',va='bottom') plt.show()优化代码

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 数据
species = ['Adelie','Chinstrap','Gentoo']
attributes = ['Bill Depth','Bill Length','Flipper Length']
data = np.array([[18.35,18.43,14.98],[38.79,48.83,47.5],[189.95,195.82,217.19]])

# 设置柱状图参数
bar_width = 0.25
bar_positions = np.arange(len(species))
bar_positions_Adelie = bar_positions-bar_width
bar_positions_Chinstrap = bar_positions
bar_positions_Gentoo = bar_positions+bar_width

# 绘制柱状图
fig,ax = plt.subplots()
for i in range(len(attributes)):
ax.bar(bar_positions_Adelie+i*bar_width, data[:,i], width=bar_width, label=attributes[i])

# 设置图形属性
ax.set_ylabel('Length(mm)')
ax.set_title('Penguin attributes by species')
ax.set_xticks(np.arange(len(species)))
ax.set_xticklabels(species)
ax.legend()

# 添加数值标签
for i in range(len(attributes)):
for j in range(len(species)):
label = str(data[j][i])
ax.annotate(label, xy=(bar_positions[j]+i*bar_width-0.05, data[j][i]+2), fontsize=8)

plt.show()

val userrdd = sc.textFile("C:\\Users\\20430\\Desktop\\spark课设\\users.dat").map(_.split("::")).map(x => (x(0), (x(1), x(2), x(3)))) //用户ID 用户性别 用户年龄 用户职业 val rdd5 = rdd4.join(userrdd) // rdd5.collect().foreach(println) val data: RDD[sex] = rdd5.map(x => sex(x._1, x._2._1._1, x._2._1._2, x._2._2._3, x._2._2._2, x._2._2._1)) import spark.implicits._ val df = data.toDF() //创建dataFrame df.createOrReplaceTempView("sex2") //临时表 val resultDF: DataFrame = spark.sql("select userid,movieid,labe,rating,zhiye,sex from sex2 lateral view explode(split(schema,'\\\\|')) tmp as labe") resultDF.coalesce(1).write.csv("C:\\Users\\20430\\Desktop\\spark课设\\输出") resultDF.show()

这段代码主要是将用户信息、电影信息和评分信息进行整合，并输出到CSV文件中。具体来说，代码第一行通过 `sc.textFile()` 方法将指定路径下的users.dat文件以文本形式读入，然后通过 `map()` 方法对每一行进行切割，得到一个数组，其中数组的第0个元素是用户ID，第1个元素是用户性别，第2个元素是用户年龄，第3个元素是用户职业。然后通过 `map()` 方法将每个元素转换成 Tuple 的形式，即 (userId, (userGender, userAge, userOccupation))。

代码第二行是将电影评分数据和用户信息进行组合，通过 `join()` 方法将rdd4和userrdd进行join操作，得到rdd5。其中，rdd4是已经处理好的电影评分数据和电影类型数据，每个元素是一个Tuple，形如 (userId, (movieId, rating))，userrdd是已经处理好的用户数据，每个元素是一个Tuple，形如 (userId, (userGender, userAge, userOccupation))。

代码第三行是将rdd5中的元素进行转换，将元素的各个部分提取出来，构成一个新的样例类sex的对象，其中sex样例类的各个属性分别对应用户ID、电影ID、评分、职业、性别和年龄。返回一个新的RDD data，其中每个元素都是一个sex对象。

代码第四行将RDD转换成DataFrame类型，然后为DataFrame创建一个名为sex2的临时表。

代码第五行是通过Spark SQL查询的方式，将sex2表展开，得到一个新的DataFrame resultDF，其中每个元素都是一个Tuple，形如 (userId, movieId, label, rating, occupation, gender)。其中，label是指电影类型，通过explode和split函数将sex2表中的schema列展开为多行，每行对应一个电影类型。结果将DataFrame输出到CSV文件中。

代码最后一行是将DataFrame以表格形式展示出来。