python 解决问题labels = ['上海', '天津', '湖北', '重庆', fontproperties="SimHei"] 修改代码

时间: 2024-08-14 18:05:11 浏览: 39
ZIP

python基于TensorFlow的花卉识别系统代码实现+全部项目资料

在Python中，`fontproperties="SimHei"`通常用于设置字体属性，确保文本以指定的字体（如"SimHei"，即宋体）显示。如果你想要修改`labels`列表中关于字体的部分，你可以直接更改对应的元素。例如，如果你想统一所有标签的字体，可以在创建列表时就设定好： ```python labels = ['上海', '天津', '湖北', '重庆'] font = "SimHei" labels = [label + ', Font: ' + font for label in labels] # 或者如果不想每个标签都加 'Font:', 可以这样替换单个元素： labels = labels.replace('上海', '上海, Font: ' + font)
阅读全文

相关推荐

-

Python库napari_compressed_labels_io的安装与使用

资源摘要信息:"Python库 | napari_compressed_labels_io-0.0.2-py3-none-any.whl" 本资源是一份Python库的安装包，文件名为"napari_compressed_labels_io-0.0.2-py3-none-any.whl"，适用于Python 3.x版本，并且是一...
-

掌握ResNet结构：实现152层神经网络的图像分类python代码

资源摘要信息:"本文档主要介绍了如何使用Python和PyTorch框架基于ResNet模型进行图像分类任务的代码实现。ResNet，即残差神经网络，是由Kaiming He等人提出的深度学习架构，它通过引入残差学习解决了传统深度卷积...

写出python代码将dbscab聚类结果为labels = -1的点保存为pcd文件

可以使用以下代码将dbscan聚类结果为labels = -1的点保存为pcd文件： python import numpy as np import open3d as o3d # 读取点云数据 pcd = o3d.io.read_point_cloud("point_cloud.pcd") # 进行dbscan聚类 ...

from matplotlib import font_manager as fm import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #解决中文乱码 plt.style.use('ggplot') from matplotlib import cm #原始数据 shapes = ['天津', '江西省', '安徽省', '云南省', '福建省', '河南省', '辽宁省', '重庆', '湖南省', '四川省', '北京', '上海', '广西壮族自治区', '河北省', '浙江省', '江苏省', '湖北省', '山东省', '广东省'] values = [287,383,842,866,1187,1405,1495,1620,1717, 2313,2378,3070,4332,5841,6482,7785,9358,9818,20254] s = pd.Series(values, index=shapes) labels = s.index sizes = s.values fig, ax = plt.subplots(figsize=(6,6)) # 设置绘图区域大小 colors = cm.rainbow(np.arange(len(sizes))/len(sizes)) # 颜色地图：秋天→彩虹→灰色→春天→黑色 patches, texts, autotexts = ax.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.0f%%', shadow=False, startangle=170, colors=colors) ax.axis('equal') ax.set_title('各地区线上图书销售占比图',loc='left') # 重新设置字体大小 proptease = fm.FontProperties() # 字体大小（从小到大）: xx-small、x-small、small、medium、large、x-large、xx-large，或者是数字，如18 proptease.set_size('small') plt.setp(autotexts, fontproperties=proptease) plt.setp(texts, fontproperties=proptease) plt.show()

这段代码使用了matplotlib库来绘制一个饼图，表示各地区线上图书销售的占比情况。首先，导入了需要的库，并设置了中文字体和绘图样式。 然后，定义了原始数据，将地区名称存储在列表shapes中，将销售数量存储在...

使用sns设置汉字需要使用FontProperties类 myfont=FontProperties(fname=r'C:\Windows\Fonts\simhei.ttf',size=14) # 设置图风格 sns.set(style="darkgrid") # 去掉上部和右边框 sns.despine() sns.set(font=myfont.get_name()) sns.countplot(x="age",hue="sex",data=user_feat,palette="Set2") group_labels = ["未知","15岁以下","16-25岁","26-35岁","36-45岁","46-55岁","56岁以上"] plt.xticks(range(7),group_labels,rotation=30) plt.legend(labels=["男性","女性","未知"]) plt.show()

代码中首先使用FontProperties类指定了字体的路径和大小，用于设置中文字符的显示。接着，使用Seaborn的set方法设置图表的风格和字体，并使用despine方法去掉图表上部和右边的边框。接下来，使用countplot方法绘制...

train_feature, train_labels = extract_feature(train_dir, 7040) val_feature, val_labels = extract_feature(val_dir, 1600) test_feature, test_labels = extract_feature(test_dir, 992) train_feature = np.reshape(train_feature, (7040, 4 * 4 * 512)) val_featur解决

这段代码中缺少了变量名称的末尾部分。我猜测你想问的是这段代码中的错误是什么，对吧？...这个修改后的代码将每个特征集合展平后，赋值给对应的变量名称。同时，每个变量的形状也被重新定义为(样本数, 特征数)的形式。

优化以下python代码并保证eating部分突出 import matplotlib.pyplot as plt # 数据 sizes = [54.2, 8.3, 8.3, 29.2] labels = ['playing', 'working', 'eating', 'sleeping'] colors = ['yellowgreen', 'gold', 'lightskyblue', 'lightcoral'] # 绘图 plt.pie(sizes, labels=labels, colors=colors, autopct='%1.1f%%', startangle=90) # 标题 plt.title('Pie Plot') # 显示图形 plt.show()

以下是优化后的代码，并且eating部分使用了突出效果： python import matplotlib.pyplot as plt labels = ['playing', 'working', 'eating', 'sleeping'] sizes = [54.2, 8.3, 8.3, 29.2] colors = ['...

###我们以饼图的形式进行数据可视化 #####请将 代码中的 *** 改成正确内容，执行代码，完成图表显示 plt.pie(***,labels=lb.index,autopct='%1.1f%%', textprops={'fontproperties':font})

假设我们的数据是一个列表，名为 data，包含了每个部分的数值，而 lb 是一个对应的包含标签的 Series 对象，则代码应该为： import matplotlib.pyplot as plt # 设置中文字体 font = FontProperties(fname='...

import matplotlib.pyplot as plt score = [0.16,0.28,0.32,0.14,0.1] plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] labels = ['优秀', '良好', '中', '及格','不及格'] plt.title("成绩分布图") explode = (0.2, 0, 0, 0, 0) plt.axis("equal") plt.pie(score, explode=explode, autopct='%4.1f%%', labels=labels) plt.legend(bbox_to_anchor=(1, 0.6)) plt.show( )帮我逐行解释这个代码，给我讲懂

这段代码使用 Matplotlib 库来绘制一个成绩分布图，以下是每行的解释： python import matplotlib.pyplot as plt 导入 Matplotlib 库，并将其命名为 plt。 python score = [0.16,0.28,0.32,0.14,0.1] ...

if __name__ == "__main__": try: # main(labels=labels, model_addr=0x300000) # 修改模型所在路径 main(labels=labels, model_addr="/sd/model/model-32464.kmodel") except Exception as e: sys.print_exception(e) lcd_show_except(e) finally: gc.collect()

在这段代码中，if __name__ == "__main__":是Python中的一种惯用写法，表示只有当脚本直接运行时才执行以下的代码块，而当脚本作为模块被导入时不执行。 try和except是Python中的异常处理语句。它们用于捕获...

from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np from matplotlib.font_manager import FontProperties import matplotlib.font_manager as font_manager # 设置中文字体，这里以微软雅黑为例 my_font = font_manager.FontProperties(fname="C:/Windows/Fonts/msyh.ttc") font = FontProperties(fname=r"C:\Windows\Fonts\simhei.ttf", size=14) # 指定中文字体路径和字体大小 # 构造数据 x_labels2 = ['A→B','A→C','B→C',"平均"] x_labels = ['A→B$_{1}$', 'A→B$_{2}$', 'A→B$_{3}$', 'A→C$_{1}$', 'A→C$_{2}$', 'A→C$_{1}$', "平均"] y_values = np.array([[90.72,77.86,38.67], [97.42,76.16,42.86], [91.67,72.37,41.56], [97.07,64.25,40.12], [88.80,71.56,45.15], [92.26,68.87,43.32], [92.99,71.85,41.95]]) # 二维数组，每个元素包含 3 个类别的值 y_values2 = np.array([[93.96,71.64,66.04], [96.00,76.56,65.27], [89.51,72.39,64.23], [93.16,73.53,65.18]]) # 绘制多类直方图 x = np.arange(len(x_labels2)) width = 0.2 # 每个类别之间的宽度 fig, ax = plt.subplots() rects1 = ax.bar(x - width, y_values2[:, 0], width, label="提出方法") rects2 = ax.bar(x, y_values2[:, 1], width, label="DCNN") rects3 = ax.bar(x + width, y_values2[:, 2], width, label="DDC") # 设置 x 标签、标题和图例 ax.set_xticks(x) ax.set_xticklabels(x_labels2,fontproperties=font) ax.legend() ax.set_xlabel("迁移诊断任务", fontproperties=font) ax.set_ylabel("诊断精度(%)", fontproperties=font) #ax.set_title("迁移诊断结果对比",fontproperties=font) # 设置中文字体 plt.legend(prop=my_font) plt.subplots_adjust(left=0.12, right=0.9, top=0.9, bottom=0.15) # 调整边缘 plt.show()如何修改上述代码使得“提出方法”，“DCNN”，“DDC”移到图表的上方拍成横着的一行

以下是修改后的代码： python from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np from matplotlib.font_manager import FontProperties import matplotlib.font_manager as font_manager # 设置中文...

File "C:\Users\Lenovo\AppData\Local\Programs\Python\Python310\lib\site-packages\matplotlib\pyplot.py", line 1893, in xticks labels = ax.set_xticklabels(labels, minor=minor, **kwargs)

具体错误原因需要结合代码分析，可能是传入的 labels 参数类型不正确，或者标签数量与刻度数量不匹配等问题。你可以检查一下调用 xticks() 函数时传入的参数是否正确，或者尝试使用其他方式设置 x 轴刻度标签。

python"Plot().plot_in_2d(X_test, y_pred, title="Multilayer Perceptron", accuracy=accuracy, legend_labels=np.unique(y))

这段代码可能是使用了Python中的matplotlib库进行数据可视化，其中使用了一个名为"Plot"的类，调用了"plot_in_2d"方法来绘制二维图形。该方法需要传入测试数据集X_test、预测结果y_pred、图像标题title、准确率...

add = df.groupby('address')['id'].count().sort_values(ascending=False) plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] add.plot.pie(figsize=(12,6),labels=add.index, autopct='%1.1f') plt.title('买家地区分布') plt.show()帮我在代码上加上注释

好的，以下是带注释的代码： # 使用 groupby() 函数按照地址（address）列来分组，并对每组的订单编号（id）进行计数统计，得到一个新的数据框。 add = df.groupby('address')['id'].count().sort_values...

补全程序，完成以下功能：使用np.random.randint(）函数随机产生一组取值为[50，90)之间，size值为（10，12）的整数，作为上海市一年的平均相对湿度百分比的值。以1~12月的英文缩写为标签，绘制箱型图。import numpy as np import matplotlib.pyplot as ____ plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 避免中文出现乱码 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False humidity = np.random.randint(50, ____, (10, 12)) labels = ['Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr', 'May', 'Jun', 'Jul', 'Aug', 'Sept', 'Oct', 'Nov', 'Dec'] plt.____(humidity, labels=labels, sym='*', whis=1.25, widths=0.6) plt.____('平均相对湿度百分比') plt.____()

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 避免中文出现乱码 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False humidity = np.random.randint(50, 90, (10, 12)) labels = ['Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr', 'May', ...

true_labels = Variable(torch.ones(N)).type(dtype) 修改

这段代码使用了PyTorch库创建了一个名为true_labels的变量。它是一个大小为N的张量，并且所有元素都设置为1。Variable函数在较新的版本中已经被弃用，可以直接使用torch.tensor来创建张量。dtype是指定张量...

生成随机数据，200个点，分成4类，返回样本及标签 data, labels = make_blobs( ) 完成上述填空的代码，并输出data，labels

python from sklearn.datasets import make_blobs data, labels = make_blobs(n_samples=200, centers=4, random_state=0) print(data) print(labels) 这段代码会生成200个随机数据点，分为4类，并返回这些...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib matplotlib.rcParams['font.family']='SimHei' matplotlib.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] labels = np.array(["进攻", "防守", "发球", "拦网", "传球","弹跳"]) dataLenth = 6 data = np.array([9.8, 9.5, 9.7, 9.5, 9.3, 9.0]) angles = np.linspace(0,2*np.pi,dataLenth,endpoint=False) #闭合 data = np.concatenate((data,[data[0]])) angles = np.concatenate((angles,[angles[0]])) labels=np.concatenate((labels,[labels[0]])) fig = plt.figure(facecolor="white") plt.subplot(111,polar=True) plt.plot(angles,data,'bo-',color ='g',linewidth=2) plt.fill(angles,data,facecolor='g',alpha=0.25) plt.thetagrids(angles*180/np.pi,labels) plt.figtext(0.52,0.95,'排球运动员-莱昂',ha='center') plt.grid(True) plt.show()要求多加入两位排球运动员的数据

修改后的代码如下： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib matplotlib.rcParams['font.family'] = 'SimHei' matplotlib.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] labels ...

processed_labels = [label_map[label] for label in labels] 这句还能怎么写

这行代码可以使用普通的 for 循环来实现，如下所示： python processed_labels = [] for label in labels: processed_labels.append(label_map[label]) 这样，通过迭代 labels 列表中的每个元素，将其...

最新推荐

recommend-type

python绘制BA无标度网络示例代码

这个示例代码对于理解BA无标度网络模型及其在Python中的实现具有很高的教学价值，同时也展示了如何使用`networkx`库进行网络分析和可视化的基本操作。学习这部分内容有助于深入理解复杂网络的特性，以及在实际问题中...
recommend-type

基于python 等频分箱qcut问题的解决

本文主要关注的是Python中的等频分箱（Equal-Frequency Binning），特别是使用`pandas.qcut()`函数进行操作时可能遇到的问题以及解决方案。 等频分箱是将数据分为相同大小的区间或“箱子”，每个区间包含相同数量的...
recommend-type

PYTHON绘制雷达图代码实例

`plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']` 和 `plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False` 是用来解决在图表中显示中文和正确显示负号的问题。如果你的图表需要显示中文标签或负数，确保设置了这两个参数...
recommend-type

AUC计算方法与Python实现代码

在这个函数中，`prob` 是模型预测的每个样本的概率值列表，`labels` 是对应的分类标签列表（通常为1代表正样本，-1代表负样本）。函数首先根据概率值对样本进行排序，然后计算正样本的排名总和，并根据统计公式计算...
recommend-type

python使用matplotlib绘图时图例显示问题的解决

总之，解决matplotlib图例显示问题的关键在于正确地传递`handles`和`labels`参数，尤其是当只有一个标签时，别忘了加上那个决定性的逗号。熟悉并掌握这些基本用法，将有助于在Python的数据可视化过程中更好地展示和...
recommend-type

Angular实现MarcHayek简历展示应用教程

资源摘要信息:"MarcHayek-CV:我的简历的Angular应用" Angular 应用是一个基于Angular框架开发的前端应用程序。Angular是一个由谷歌（Google）维护和开发的开源前端框架，它使用TypeScript作为主要编程语言，并且是单页面应用程序（SPA）的优秀解决方案。该应用不仅展示了Marc Hayek的个人简历，而且还介绍了如何在本地环境中设置和配置该Angular项目。 知识点详细说明： 1. Angular 应用程序设置： - Angular 应用程序通常依赖于Node.js运行环境，因此首先需要全局安装Node.js包管理器npm。 - 在本案例中，通过npm安装了两个开发工具：bower和gulp。bower是一个前端包管理器，用于管理项目依赖，而gulp则是一个自动化构建工具，用于处理如压缩、编译、单元测试等任务。 2. 本地环境安装步骤： - 安装命令`npm install -g bower`和`npm install --global gulp`用来全局安装这两个工具。 - 使用git命令克隆远程仓库到本地服务器。支持使用SSH方式（`***:marc-hayek/MarcHayek-CV.git`）和HTTPS方式（需要替换为具体用户名，如`git clone ***`）。 3. 配置流程： - 在server文件夹中的config.json文件里，需要添加用户的电子邮件和密码，以便该应用能够通过内置的联系功能发送信息给Marc Hayek。 - 如果想要在本地服务器上运行该应用程序，则需要根据不同的环境配置（开发环境或生产环境）修改config.json文件中的“baseURL”选项。具体而言，开发环境下通常设置为“../build”，生产环境下设置为“../bin”。 4. 使用的技术栈： - JavaScript：虽然没有直接提到，但是由于Angular框架主要是用JavaScript来编写的，因此这是必须理解的核心技术之一。 - TypeScript：Angular使用TypeScript作为开发语言，它是JavaScript的一个超集，添加了静态类型检查等功能。 - Node.js和npm：用于运行JavaScript代码以及管理JavaScript项目的依赖。 - Git：版本控制系统，用于代码的版本管理及协作开发。 5. 关于项目结构： - 该应用的项目文件夹结构可能遵循Angular CLI的典型结构，包含了如下目录：app（存放应用组件）、assets（存放静态资源如图片、样式表等）、environments（存放环境配置文件）、server（存放服务器配置文件如上文的config.json）等。 6. 开发和构建流程： - 开发时，可能会使用Angular CLI来快速生成组件、服务等，并利用热重载等特性进行实时开发。 - 构建应用时，通过gulp等构建工具可以进行代码压缩、ES6转译、单元测试等自动化任务，以确保代码的质量和性能优化。 7. 部署： - 项目最终需要部署到服务器上，配置文件中的“baseURL”选项指明了服务器上的资源基础路径。 8. 关于Git仓库： - 压缩包子文件的名称为MarcHayek-CV-master，表明这是一个使用Git版本控制的仓库，且存在一个名为master的分支，这通常是项目的主分支。 以上知识点围绕Angular应用“MarcHayek-CV:我的简历”的创建、配置、开发、构建及部署流程进行了详细说明，涉及了前端开发中常见的工具、技术及工作流。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

深入剖析：内存溢出背后的原因、预防及应急策略（专家版）

![深入剖析：内存溢出背后的原因、预防及应急策略（专家版）](https://d8it4huxumps7.cloudfront.net/uploads/images/65e82a01a4196_dangling_pointer_in_c_2.jpg?d=2000x2000) 参考资源链接：[Net 内存溢出（System.OutOfMemoryException）的常见情况和处理方式总结](https://wenku.csdn.net/doc/6412b784be7fbd1778d4a95f?spm=1055.2635.3001.10343) # 1. 内存溢出的概念及影响 内存溢出，又称
recommend-type

Java中如何对年月日时分秒的日期字符串作如下处理：如何日期分钟介于两个相连的半点之间，就将分钟数调整为前半点

在Java中，你可以使用`java.time`包中的类来处理日期和时间，包括格式化和调整。下面是一个示例，展示了如何根据给定的日期字符串（假设格式为"yyyy-MM-dd HH:mm:ss"）进行这样的处理： ```java import java.text.SimpleDateFormat; import java.time.LocalDateTime; import java.time.ZoneId; import java.time.ZonedDateTime; public class Main { public static void main(String[] args
recommend-type

Crossbow Spot最新更新 - 获取Chrome扩展新闻

资源摘要信息:"Crossbow Spot - Latest News Update-crx插件" 该信息是关于一款特定的Google Chrome浏览器扩展程序，名为"Crossbow Spot - Latest News Update"。此插件的目的是帮助用户第一时间获取最新的Crossbow Spot相关信息，它作为一个RSS阅读器，自动聚合并展示Crossbow Spot的最新新闻内容。 从描述中可以提取以下关键知识点： 1. 功能概述： - 扩展程序能让用户领先一步了解Crossbow Spot的最新消息，提供实时更新。 - 它支持自动更新功能，用户不必手动点击即可刷新获取最新资讯。 - 用户界面设计灵活，具有美观的新闻小部件，使得信息的展现既实用又吸引人。 2. 用户体验： - 桌面通知功能，通过Chrome的新通知中心托盘进行实时推送，确保用户不会错过任何重要新闻。 - 提供一个便捷的方式来保持与Crossbow Spot最新动态的同步。 3. 语言支持： - 该插件目前仅支持英语，但开发者已经计划在未来的版本中添加对其他语言的支持。 4. 技术实现： - 此扩展程序是基于RSS Feed实现的，即从Crossbow Spot的RSS源中提取最新新闻。 - 扩展程序利用了Chrome的通知API，以及RSS Feed处理机制来实现新闻的即时推送和展示。 5. 版权与免责声明： - 所有的新闻内容都是通过RSS Feed聚合而来，扩展程序本身不提供原创内容。 - 用户在使用插件时应遵守相关的版权和隐私政策。 6. 安装与使用： - 用户需要从Chrome网上应用店下载.crx格式的插件文件，即Crossbow_Spot_-_Latest_News_Update.crx。 - 安装后，插件会自动运行，并且用户可以对其进行配置以满足个人偏好。 从以上信息可以看出，该扩展程序为那些对Crossbow Spot感兴趣或需要密切跟进其更新的用户提供了一个便捷的解决方案，通过集成RSS源和Chrome通知机制，使得信息获取变得更加高效和及时。这对于需要实时更新信息的用户而言，具有一定的实用价值。同时，插件的未来发展计划中包括了多语言支持，这将使得更多的用户能够使用并从中受益。