plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei']

这行代码的作用是设置 matplotlib 绘图时所使用的字体为“Microsoft YaHei”。这是为了避免在中文注释或标签中出现乱码而进行的设置。`plt.rcParams`是 matplotlib 库中用于设置全局绘图参数的对象，`font.sans-serif`指定绘图所使用的无衬线字体，`['Microsoft YaHei']`是一个包含设置字体的字符串列表。

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import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.mlab as mlab plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False birth_data = pd.read_csv('data/birth-rate.csv') birth_data.dropna(subset=['2008'], inplace=True) kde = mlab.GaussianKDE(birth_data['2008']) x2 = np.linspace(birth_data['2008'].min(), birth_data['2008'].max(), 100) # print(x2) # print(kde(x2)) plt.plot(x2, kde(x2), 'b', lw=2) plt.show()

这段代码是用来读取名为 "birth-rate.csv" 的文件，然后对该数据进行一些处理并绘制核密度估计图。

首先，利用 Pandas 库的 read_csv() 函数读取该文件，并将该数据集中 "2008" 列中含有缺失值的行删除。

接着，使用 Matplotlib 库的 mlab 模块中的 GaussianKDE() 函数创建一维高斯核密度估计对象 kde，并将 "2008" 列的数据作为其参数。

然后，使用 numpy 库的 linspace() 函数生成一个从该数据集中 "2008" 列的最小值到最大值的等差数列 x2，共100个元素。

最后，使用 Matplotlib 库的 plot() 函数绘制核密度估计图。横坐标为 x2，纵坐标为 kde(x2)，用蓝色线条表示，线宽为2。并展示了这个图，该图反映了2008年全球出生率的核密度分布情况。

plt.rcParams['font.family'] = ['Arial Unicode MS', 'Microsoft Yahei', 'SimHei', 'sans-serif']

`plt.rcParams['font.family']` 是Python的Matplotlib库中用于设置文本字体的一个配置选项。这个行的作用是将绘图过程中使用的默认字体家族设置为多种中文字体，包括但不限于Arial Unicode MS、Microsoft Yahei（微软雅黑）、SimHei（宋体）以及无衬线字体（如Arial）。这样可以确保图形中的中文字符能够正常显示，尤其是在处理非系统默认字体环境时。如果你想要更改全局的字体设置，只需导入matplotlib.pyplot模块并修改这一属性。

例如：

import matplotlib.pyplot as plt

# 设置字体为Arial Unicode MS, Microsoft Yahei, SimHei
plt.rcParams['font.family'] = ['Arial Unicode MS', 'Microsoft Yahei', 'SimHei', 'sans-serif']

# 创建图表
plt.xlabel('X轴')
plt.ylabel('Y轴')
plt.title('示例标题')

plt.show()