matplotlib plt.text

时间: 2023-04-25 10:03:59 浏览: 99
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matplotlib plt.text是一个函数，用于在图形中添加文本注释。它可以在指定的坐标位置添加文本，也可以在指定的轴对象中添加文本。该函数可以设置文本的字体、大小、颜色等属性，以及文本框的边框、填充等属性。使用plt.text函数可以使图形更加清晰明了，更具可读性。
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- **matplotlib.pyplot (plt):** Matplotlib的子模块，提供了一系列用于绘图的命令式函数接口。 **2. 创建数据** python X = np.linspace(0, 2*np.pi, 100) Y = np.cos(X) - linspace(start, stop, num=50,...

matplotlib中plt.text

引用中提到了在matplotlib中，plt.text()函数用于在图形中的任意位置增加文本，而plt.annotate()函数用于在图形中增加带箭头的注解。这些函数可以用来在图形中添加说明性的文字信息。 引用和提供了一些示例代码来...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["font.sans-serif"]=["SimHei"] plt.rcParams["axes.unicode_minus"]=False data=np.random.randint(40,101,(1000,)) bins=[40,60,70,80,90,100] plt.hist( data, bins=bins, align="mid", histtype='bar', rwidth=0.3, color='r', hatch='/',) h_1 = c1.sum() plt.text(50,h_1,s='不及格:'+'{}'.format(h_1),ha='center') h_2 = c2.sum() plt.text(65,h_2,s='及格:'+'{}'.format(h_2),ha='center') h_3 = c3.sum() plt.text(75,h_3,s='中等:'+'{}'.format(h_3),ha='center') h_4 = c4.sum() plt.text(85,h_4,s='良好:'+'{}'.format(h_4),ha='center') h_5 = c5.sum() plt.text(95,h_4,s='优秀:'+'{}'.format(h_5),ha='center') plt.title("成绩统计直方图") plt.xlabel("成绩区间") plt.xticks(bins) plt.ylabel("数量") plt.show()

这段代码使用了Python中的numpy和matplotlib库，生成了一个成绩统计直方图。其中，np.random.randint函数用于生成随机的成绩数据，bins定义了成绩区间，hist函数用于绘制直方图。代码中使用了text函数添加了每个区间...

plt.text和 plt.annotate的用法

plt.text 和 plt.annotate 都是matplotlib库中的文本绘制函数，它们都可以用来在图形上添加文字说明。 **plt.text()** 函数主要用于简单地在指定位置放置静态文本。基本语法如下： python plt.text(x, y, s...

检查代码plt.rcParams['font.family'] = 'SimHei' plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False house_type = show_houses["户型"] house_type_num = show_houses["数量"] plt.bar(range(11), house_type_num) plt.yticks(range(len(house_type)), house_type) #xlim:设置x轴范围 plt.xlim(0, 2500) plt.title("北京市各区域租房数量统计") plt.ylabel("房屋类型") plt.xlabel("数量") # 给每个条上面添加具体数字 #plt.text(x,y,string):设置说明文字(x：x轴位置；y：y轴位置；string：表示说明文字) for x, y in enumerate(house_type_num): plt.text(x,y, "%s" %y) plt.show()

这段代码使用matplotlib库绘制了一个柱状图，显示了北京市各区域的租房数量统计...最后，通过遍历house_type_num使用plt.text(x,y, "%s" %y)给每个柱上添加了具体的数字。 最后调用plt.show()显示了绘制的图表。

matplotlib.text.Text显示百分比

import matplotlib.pyplot as plt # 设置数据 x = [1, 2, 3, 4] y = [0.2, 0.3, 0.4, 0.1] # 绘制柱状图 plt.bar(x, y) # 显示百分比 plt.gca().yaxis.set_major_formatter('{:.0%}'.format) # 显示图形 plt....

import requests import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.font_manager as fm from bs4 import BeautifulSoup # 发送HTTP请求，获取网页内容 url = 'http://www.weather.com.cn/weather/101260101.shtml' response = requests.get(url) content = response.text # 解析网页内容，提取天气数据 soup = BeautifulSoup(content, 'html.parser') weather_list = soup.find('ul', class_='t clearfix').find_all('li') dates = [] temperatures = [] for weather in weather_list: date = weather.find('h1').text.strip() temperature = weather.find('p', class_='tem').text.strip().replace('\n', '').replace(' ', '') dates.append(date) temperatures.append(temperature) # 数据可视化 plt.plot(dates, temperatures) plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimSun', 'Arial'] plt.xlabel('日期') plt.ylabel('温度') plt.title('贵阳未来一周天气预报',fontname=['SimHei']) plt.xticks(rotation=45) plt.show()该代码得到的结果X轴出现字符乱码，如何解决。

temperature = weather.find('p', class_='tem').text.strip().replace('\n', '').replace(' ', '') dates.append(date) temperatures.append(temperature) # 数据可视化 plt.plot(dates, temperatures) plt....

lsl1=np.float64(df4.values[4][df02+1]) usl1=np.float64(df4.values[3][df02+1]) cpu1=np.float64(df4.values[1][df02+1]) cpl1=np.float64(df4.values[2][df02+1]) cpk1=np.float64(df4.values[5][df02+1]) v1=np.float64(0.618*0.618*(usl1-lsl1)) stdev1 =stdev[1] u1=u[1] sigma = 3 fail1=df4.values[0][df02+1] # 生成横轴数据平均分布 x1 = np.linspace(u1 - sigma * stdev1, u + sigma * stdev1, 1000) # 计算正态分布曲线 y1 = np.exp(-(x1 - u1) ** 2 / (2 * stdev1 ** 2)) / (np.sqrt(2 * np.pi) * stdev1) # 使用matplotlib画图 plt.xlim(lsl1 - v1, usl1 + v1) plt.plot(x1, y1,linewidth=1) plt.hist(df4.iloc[6:,df02+1], bins=df4.iloc[:,0].size-7, density=True,color='r') plt.title("{0}".format(fail1),fontsize=7) plt.title("cpk={0}".format(cpk1),fontsize=7,loc='left') plt.title("cpu={0}".format(cpu1),fontsize=7,loc='left') plt.title("cpl={0}".format(cpl1),fontsize=7,loc='left') plt.axvline(usl1,color='r', linestyle='--') plt.axvline(lsl1,color='r', linestyle='--') plt.text(u1, 0.15, 'Mean: {:.2f}'.format(u1)) plt.text(stdev1, 0.12, 'Std: {:.2f}'.format(stdev1)) plt.text(usl1, 0.09, 'USL: {:.2f}'.format(usl1)) plt.text(lsl1, 0.06, 'LSL: {:.2f}'.format(lsl1)) plt.show()

这是一段Python代码，根据df4数据框的值和df02变量的值，将它们转换为浮点数类型的lsl1、usl1、cpu1、cpl1、cpk1、v1、stdev1、u1和fail1变量。其中，stdev1和u1是之前计算得到的。

import matplotlib.pyplot as pit import matplotlib.pyplot as plt from wordcloud import WordCloud text = open().read() text = " ".join(jieba.cut(text)) wc = WordCloud(font_path = "",width = 500,height = 300,mode="RGBA",backgroud_color=None).generate(text) plt.imshw(wc,interpolation="") plt.axis("") plt.show() wc.to_file("")

import matplotlib.pyplot as plt from wordcloud import WordCloud import jieba text = open('example.txt', encoding='utf-8').read() # 读取文本文件 text = " ".join(jieba.cut(text)) # 使用结巴分词对文本...

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False x = np.arange(15) y_max =[559, 611, 631, 660, 680, 699, 727, 749, 765, 795, 820, 834, 874, 909,1076] # 可以调用多次plot() 函数 plt.plot(x, y_max, marker='o', label='最高温度') # 为图表添加注释并设置字体的样式 x_temp = 4 for y_h, y_l in zip(y_max, y_min): plt.text(x_temp-0.3, y_h + 0.7, y_h, family='SimHei', fontsize=8, fontstyle='normal') x_temp += 1 plt.title('未来15天最高气温和最低气温的走势') plt.xlabel('日期') plt.ylabel('温度($^\circ$C)') plt.ylim(0, 40) plt.legend() plt.show()给这张图表进行美化

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 修改字体样式 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 修改背景色 plt.rcParams['figure....

代码解释import matplotlib import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns sns.set(font="Kaiti", style="ticks", font_scale=1.4) matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 读取 Excel 文件 df = pd.read_excel('战狼2-观看后=清洗后的数据(1).xlsx') # 指定要绘制词云图的列 column_name = '评论内容' # 获取指定列的文本数据 column_data = df[column_name].astype(str) # 统计文本频次 text_counts = column_data.value_counts() # 只保留前 20 个数据 text_counts = text_counts[:20] # 绘制密度条形图 plt.figure(figsize=(10, 10)) plt.bar(text_counts.index, text_counts.values, alpha=0.7) plt.xlabel(column_name) plt.ylabel('Frequency') plt.title('Density Bar Plot') plt.xticks(rotation=60, ha='right') # 设置 x 轴文字右对齐 plt.tight_layout() plt.show() # 将图形保存为 PNG 文件 plt.savefig('2_密度条形图.png', bbox_inches='tight')

这段代码是用来生成一个密度条形图。首先导入了需要的库，包括matplotlib用于绘图，pandas用于数据处理，seaborn用于设置绘图样式。然后设置了字体、样式和字体大小等参数...最后通过plt.savefig将图形保存为PNG文件。

import matplotlib.pyplot as plt x=[1,2,3,4,5] y=[10,20,30,40,50] plt.plot(x,y) plt.xlabel('X-axis') plt.ylabel('Y-axis') plt.title('Line Plot') plt.show()这个代码还可以添加点什么呢

import matplotlib.pyplot as plt x = [1,2,3,4,5] y = [10,20,30,40,50] # 绘制折线图 plt.plot(x, y, linestyle = '--', marker = 'o', markersize = 8, markerfacecolor = 'red') # 添加标题和标签 plt....

p=plt.figure(figsize=(12,6),dpi=1080) columns=counts_x.index values=counts_x.values labels=['新建', '改建', '0', '暂无'] plt.bar(range(4),values,width=0.5) plt.xlabel('建设性质') plt.ylabel('数量') plt.xticks(range(4),labels) plt.title("各市公共厕所的建设类型柱状图") for i in range(len(values)): plt.text(i, values[i], "%s" % values[i], va='center') plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt # 数据 counts_x = pd.Series([10, 20, 30, 40], index=['新建', '改建', '0', '暂无']) # 绘图 fig = plt.figure(figsize=(12, 6), dpi=150) ax = fig.add_subplot(1, 1, 1) # ...

import matplotlib. pyplot as plt wages=[88,177,0,0,714,0] #六个值分析数值 xtitle-[' xunique',' xnull',' xblank',' xzero' ' xpos ','xneg'] #各数值的名称 plt. bar(xtitle[0],wages[0], 1, color= "blue") plt. bar(xtitle[1],wages[1], 1, color= " yellow") plt. bar(xtitle[2],wages[2], 1, color= "red") plt. bar(xtitle[3], wages[3], 1, color= "green") plt. bar(xtitle[4], wages[4], 1, color= " purple") plt. bar(xtitle[5],wages[5], 1, color= "pink") #分别对各数据设置颜色,短形宽度,横纵参数 plt.title(' Age ') for a, b in zip(xtitle, wages) : plt.text(a, b+0.05, '%.0f'% b, ha='center', va='bottom',fontsize=11) plt.show() xtitle not definfed是什么原因

这是因为在代码中没有定义变量 xtitle，所以程序无法识别它。您需要在代码中定义 xtitle 变量，例如： python xtitle = ['xunique', 'xnull', 'xblank', 'xzero', 'xpos', 'xneg'] 将此行添加到代码中，...

plt.text

plt.text() 是 Matplotlib 库中的一个函数，用于在图表中添加文本注释。它的基本语法如下： python plt.text(x, y, s, fontdict=None, withdash=False, **kwargs) 其中，x 和 y 分别是文本注释的位置...

我的代码是这个：from wordcloud import WordCloud import matplotlib.pyplot as plt # 读取文本文件 with open('/home/coder/project/比亚迪汉关键词', 'r', encoding='utf-8') as file: text = file.read() # 创建词云对象 wordcloud = WordCloud(width=800, height=400, background_color='white', layout_engine='matplotlib').generate(text) # 绘制词云图像 plt.figure(figsize=(10, 5)) plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear') plt.axis('off') plt.show()

但如果没有安装matplotlib库，可以将这个参数移除，因为wordcloud库默认会使用其它可用的布局引擎。 3. 确保你已经安装了wordcloud和matplotlib库。如果没有安装，可以使用以下命令进行安装： pip ...
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