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()

plt.plot(logreg.coef_.T, 'o', label "c-1") plt.plot(logreg100.coef_.T. labe1=“C=100“) pltplot(logreg001.coefT,'v, label=“C=0.001”) plt.xticks(range(cancer.data.shape[1]).cancer.feature_names,rotation=90) xlims =plt.xl1m0 plt.hlines(0,xlins[0], x1ins[1]] plt.xlim(xlims) p1t.ylim(-5, 5) plt.xlabel(Feature plt.ylabel(“Coefficient magnitude”) plt.legend（）修改代码

以下是修改后的代码：

plt.plot(logreg.coef_.T, 'o', label="C=1")
plt.plot(logreg100.coef_.T, 'x', label="C=100")
plt.plot(logreg001.coef_.T, 'v', label="C=0.001")
plt.xticks(range(cancer.data.shape[1]), cancer.feature_names, rotation=90)
xlims = plt.xlim()
plt.hlines(0, xlims[0], xlims[1])
plt.xlim(xlims)
plt.ylim(-5, 5)
plt.xlabel("Feature")
plt.ylabel("Coefficient magnitude")
plt.legend()

修改的内容包括：

- 在第一行代码中，将`label "c-1"`修改为`label="C=1"`，使标签更具有可读性。
- 在第二行、第三行和第四行中，将`labe1`修改为`label`，并分别将符号改为`x`和`v`，使得不同的线条更加容易区分。
- 在第五行中，将`cancer.feature_names`放到`range`函数前面，使得特征名称能够正确显示在x轴上。
- 在第六行中，将`x1ins`修改为`xlims`，使得`xlims`变量能够正确使用。
- 在第七行中，将`p1t`修改为`plt`，使得`plt.ylim`能够正确调整y轴范围。