plt.xlabel('Value') plt.ylabel('Probability density') plt.title('Histogram of Random Data') plt.savefig('static/images/' + imgsrc)将这张图中输出的文字字体改为宋体、小四。数字改为新罗马字体怎么编码

你可以使用Matplotlib的rcParams来设置全局字体，包括数字和文字。下面是一个示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt

# 设置全局字体
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimSun']  # 设置中文字体为宋体
plt.rcParams['font.size'] = 12  # 设置字体大小为12pt
plt.rcParams['font.family'] = 'Times New Roman'  # 设置数字字体为新罗马字体

# 绘制图形
data = [1, 2, 3, 4, 5]
plt.hist(data)
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('Probability density')
plt.title('Histogram of Random Data')

# 保存图形
plt.savefig('static/images/' + imgsrc)

在这个示例中，我们使用了rcParams来设置全局字体。首先，我们将中文字体设置为宋体，字体大小设置为12pt，数字字体设置为新罗马字体。然后，我们绘制了图形，并保存为指定路径的文件中。

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plt.xlabel('Value') plt.ylabel('Probability density') plt.title('Histogram of Random Data') plt.savefig('static/images/' + imgsrc)这些代码有什么用

这些代码是用于绘制并保存一张直方图的。具体来说，代码中的 `plt.xlabel('Value')` 和 `plt.ylabel('Probability density')` 分别设置了 x 轴和 y 轴的标签，`plt.title('Histogram of Random Data')` 设置了图表的标题，`plt.savefig('static/images/' + imgsrc)` 则是将绘制的图表保存到指定路径下的文件中，其中 `imgsrc` 是保存文件的名称。而直方图则是用于展示数据的分布情况，它将数据划分成多个区间，计算每个区间内数据的频率，并将其绘制成柱状图的形式，可以直观地看出数据的分布情况。

plt.scatter(train_y_Carbon, train_pre_Carbon, s=np.pi * 4 ** 2, c='#4B0082', alpha=0.6) plt.title('Sklearn Train Scale_%3.2f Random_%i' % (size_of_train2, kk)) plt.xlabel("Train Act./MPa") plt.ylabel("Train Pre./MPa") plt.savefig('results_svr/Fig/Scale_%3.2f Random_%i Train.png' % (size_of_train2, kk)) plt.close()

这段代码看起来像是在使用matplotlib库进行数据可视化。它首先通过 plt.scatter() 函数绘制了训练数据的真实值和预测值的散点图，其中 train_y_Carbon 是训练集的真实值，train_pre_Carbon 是训练集的预测值。s=np.pi * 4 ** 2 表示散点的大小，c='#4B0082' 表示散点的颜色，alpha=0.6 表示散点的透明度。接下来使用 plt.title() 函数设置了图表的标题，plt.xlabel() 和 plt.ylabel() 函数设置了横纵坐标的标签。最后使用 plt.savefig() 函数将图表保存到指定路径下的文件中，并使用 plt.close() 函数关闭图表窗口。