plt.text(a,b,'%.0f'%b,ha='center',va='bottom',fontsize=7)

时间: 2023-12-28 10:04:08 浏览: 58
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python画图——实现在图上标注上具体数值的方法

这是一个使用 matplotlib 库在柱状图上添加文本标注的代码。其中，a 和 b 表示文本标注的位置，'%.0f'%b 表示文本标注的内容，即 b 的值，ha='center' 表示文本水平对齐方式居中，va='bottom' 表示文本垂直对齐方式为底部，fontsize=7 表示文本字体大小为 7。整个代码的作用是在柱状图的每个柱子上添加相应的数值标注。
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python画柱状图--不同颜色并显示数值的方法

- '%.0f' % b: 使用格式化字符串将浮点数转换为整数显示。 - ha='center', va= 'bottom': 分别表示水平和垂直对齐方式，这里设置为居中和底部对齐。 - fontsize=11: 设置文本的字体大小。 最后，我们通过plt...
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Matplotlib——画图(散点图、柱状图、等高线图、3D图)

plt.text(x + 0.05, y + 0.02, f'{y:.2f}', ha='center', va='bottom') # 在每个柱子顶部添加数值标签 plt.xlim(-0.5, 10) # 设置x轴范围 plt.ylim(0, 1.0) # 设置y轴范围 plt.xticks(()) # 隐藏x轴刻度 plt....

NameError Traceback (most recent call last) <ipython-input-4-0bd81834d398> in <module>() 83 plt.figure(figsize=(10, 10), dpi=100) 84 plt.xticks(fontsize=10, rotation=90) ---> 85 plt.bar(x=brand_list(dict.keys()),width=0.9,height=brand_dict.values()) 86 for a, b in zip(brand_dict.keys(),brand_dict.values()): 87 plt.text(a, b, '%.0f' % b, ha='center', va='bottom', fontsize=10) NameError: name 'brand_list' is not defined

这是一个 NameError，意味着代码中使用了一个未定义的变量或函数名。在这个例子中，错误发生在第 85 行，因为在该行中，使用了一个名为 brand_list 的变量，但是在代码中并没有定义该变量。为了解决这个问题，你...

TypeError Traceback (most recent call last) <ipython-input-5-4a8f82ff8d94> in <module>() 83 plt.figure(figsize=(10, 10), dpi=100) 84 plt.xticks(fontsize=10, rotation=90) ---> 85 plt.bar(x=list(dict.keys()),width=0.9,height=brand_dict.values()) 86 for a, b in zip(brand_dict.keys(),brand_dict.values()): 87 plt.text(a, b, '%.0f' % b, ha='center', va='bottom', fontsize=10) TypeError: descriptor 'keys' of 'dict' object needs an argument

这是一个 TypeError，意味着函数或操作尝试使用错误类型的对象。...为了解决这个问题，你需要将 dict.keys() 替换为 list(dict.keys())，这将创建一个包含字典键的列表，从而可以在 plt.bar() 函数中使用。

plt.text(0,0,(0,0),ha = 'center', va = 'bottom', fontsize = 30)

这个问题是关于Python绘图库matplotlib的...该代码行中的plt.text()函数可以在绘图中添加文本注释，具体而言，它在(0,0)的位置添加文本“(0,0)”并设置水平对齐方式为居中对齐，垂直对齐方式为底部对齐，字体大小为30。

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，...

for a,b in zip(counts.index, counts["标题"]) : plt.text(a,b+0.05,b, ha="center",va="bottom",fontsize=10,color="red")

具体来说，plt.text 函数的第一个参数是横坐标，第二个参数是纵坐标加上一个偏移量（b+0.05），第三个参数是要显示的标签文本，ha 和 va 分别表示文本的水平对齐方式和垂直对齐方式，fontsize 表示字体...

for a, b in zip(average_price_result[0], average_price_result[1]): plt.text(a, b, b, ha='center', va='bottom', fontsize=12,color='r') 这段代码什么意思

plt.text(a, b, b, ha='center', va='bottom', fontsize=12,color='r') 函数将第一个列表中的数值 a 作为标签的 x 坐标，第二个列表中的数值 b 作为标签的 y 坐标，然后将 b 作为标签的文本内容，居中对齐并放置在...

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #解决中文乱码 df=pd.read_excel('体温.xls') #导入Excel文件 #折线图 x=df['日期'] #x轴数据 y=df['体温'] #y轴数据 plt.plot(x,y,color='m',linestyle='-',marker='o',mfc='w') plt.xlabel('2020年2月') #x轴标题 plt.ylabel('基础体温') #y轴标题 #图表标题 plt.title('14天基础体温曲线图',fontsize='18') #设置x轴刻度及标签 dates=['1日','2日','3日','4日','5日', '6日','7日','8日','9日','10日', '11日','12日','13日','14日'] plt.xticks(range(1,15,1),dates) plt.yticks([35.4,35.6,35.8,36,36.2,36.4,36.6,36.8, 37,37.2,37.4,37.6,37.8,38]) for a,b in zip(x,y): plt.text(a,b+0.05,'%.1f'%b,ha = 'center',va = 'bottom',fontsize=9) #图例 plt.legend() #绘制一个两端缩进的箭头 plt.annotate('最高体温', xy=(9,37.1), xytext=(10.5,37.1), xycoords='data', arrowprops=dict(facecolor='r', shrink=0.05)) plt.show()。这段代码有什么错误吗

2. 设置图例标签：在代码中使用了plt.legend()来显示图例，但是需要在plt.plot()函数中添加label参数来指定每条曲线的标签，例如label='体温曲线'，以便正确显示图例。 3. 添加坐标轴范围：可以使用plt....

for a, b in zip(x, lowest2): plt.text(a, b , b, ha='center', va='bottom')这句代码中标注数字大小如何设置

在这句Python代码中，plt.text(a, b, b, ha='center', va='bottom')是用来在图表上标注每个数据点（x值对应的a，y值对应的b，这里的b就是lowest2列表中的元素）的数值。其中参数解释如下： - a: 表示在...

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt df=pd.read_excel('mrbook.xlsx') #导入Excel文件 x=[1,2,3,4,5,6] y1=df['销量'] y2=df['rate'] fig = plt.figure() plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #解决中文乱码 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #用来正常显示负号 ax1 = fig.add_subplot(111) #添加子图 plt.title('销量情况对比') #图表标题 #图表x轴标题 plt.xticks(x,['1月','2月','3月','4月','5月','6月']) ax1.bar(x,y1,label='left') ax1.set_ylabel('销量（册）') #y轴标签 ax2 = ax1.twinx() #共享x轴添加一条y轴坐标轴 ax2.plot(x,y2,color='black',linestyle='--',marker='o',linewidth=2,label=u"增长率") ax2.set_ylabel(u"增长率") for a,b in zip(x,y2): plt.text(a, b+0.02, '%.2f' % b, ha='center', va= 'bottom',fontsize=10,color='red') plt.show()

这段代码使用了pandas和matplotlib库来绘制一个柱状图和折线图的组合图。首先，通过pd.read_excel函数导入名为...最后，使用循环和plt.text函数将折线图上的数据值显示在图上，然后使用plt.show()显示图形。

plt.text(tem_max_hour + 0.15, tem_max + 0.15, str(tem_max), ha='center', va='bottom', fontsize=10.5) # 标出最高温度 TypeError: can only concatenate str (not "float") to str

plt.text(str(tem_max_hour + 0.15), str(tem_max + 0.15), str(tem_max), ha='center', va='bottom', fontsize=10.5) 注意，在这里我将 tem_max_hour + 0.15 和 tem_max + 0.15 转换为字符串类型，以便与 ...

plt.text(str(tem_max_hour) + 0.15, str(tem_max) + 0.15, str(tem_max), ha='center', va='bottom', fontsize=10.5) # 标出最高温度 TypeError: can only concatenate str (not "float") to str

plt.text(float(str(tem_max_hour)) + 0.15, float(str(tem_max)) + 0.15, str(tem_max), ha='center', va='bottom', fontsize=10.5) 在这里，我将 tem_max_hour 和 tem_max 转换为字符串类型，然后使用 ...

plt.text(str(tem_max_hour + 0.15), str(tem_max + 0.15), str(tem_max), ha='center', va='bottom', fontsize=10.5) # 标出最高温度 TypeError: can only concatenate str (not "float") to str

plt.text(tem_max_hour + 0.15, tem_max + 0.15, str(tem_max), ha='center', va='bottom', fontsize=10.5) 在这里，我将 tem_max_hour 和 tem_max 转换为字符串类型，以便在标注最高温度时使用。注意，...

import requests from bs4 import BeautifulSoup import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False url = "https://nba.hupu.com/stats/players" response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser") players = [] scores = [] table = soup.find("table", class_="players_table") rows = table.find_all("tr") for row in rows[1:26]: cols = row.find_all("td") player = cols[1].text.strip() score_range = cols[4].text.strip() score_parts = score_range.split("-") min_score = float(score_parts[0]) max_score = float(score_parts[1]) score = int((min_score + max_score) / 2) players.append(player) scores.append(score) data = {"Player": players, "Score": scores} df = pd.DataFrame(data) fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 6)) ax.bar(players, scores, color='green', alpha=0.6) ax.set_xlabel('球员', fontsize=12) ax.set_ylabel('得分', fontsize=12) ax.set_title('NBA球员得分', fontsize=14) plt.xticks(rotation=45, ha='right', fontsize=8) ax.spines['top'].set_visible(False) ax.spines['right'].set_visible(False) for i, score in enumerate(scores): ax.text(i, score+0.5, str(score), ha='center', va='bottom') fig.tight_layout() plt.show()对这些代码做一些查重优化

这段代码本身没有重复的部分，因此无法做查重优化。如果是想要优化代码的其他方面，可以考虑以下几个方面： 1. 将代码中的常量值或重复的字符串提取为变量或常量，以提高代码的可读性和可维护性。...

import requests from bs4 import BeautifulSoup import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False url = "https://nba.hupu.com/stats/players" response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser") players = [] scores = [] table = soup.find("table", class_="players_table") rows = table.find_all("tr") for row in rows[1:26]: cols = row.find_all("td") player = cols[1].text.strip() score_range = cols[4].text.strip() score_parts = score_range.split("-") min_score = float(score_parts[0]) max_score = float(score_parts[1]) score = int((min_score + max_score) / 2) players.append(player) scores.append(score) data = {"Player": players, "Score": scores} df = pd.DataFrame(data) fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 6)) ax.bar(players, scores, color='green', alpha=0.6) ax.set_xlabel('球员', fontsize=12) ax.set_ylabel('得分', fontsize=12) ax.set_title('NBA球员得分', fontsize=14) plt.xticks(rotation=45, ha='right', fontsize=8) ax.spines['top'].set_visible(False) ax.spines['right'].set_visible(False) for i, score in enumerate(scores): ax.text(i, score+0.5, str(score), ha='center', va='bottom') fig.tight_layout() plt.show()对这些代码做一些小的优化

ax.text(i, score+0.5, str(score), ha='center', va='bottom') fig.tight_layout() plt.show() if __name__ == "__main__": players, scores = get_top_players_scores() plot_top_players_scores(players, ...

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 =[559, 611, 631, 660, 680, 699, 727, 749, 765, 795, 820, 834, 874, 909,1076] fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 5)) plt.plot(x, y, marker='o', label='高校毕业生人数') plt.xticks(x, ["FY2008","FY2009", "FY2010", "FY2011", "FY2012","FY2013", "FY2014", "FY2015", "FY2016", "FY2017", "FY2018", "FY2019","FY2020", "FY2021", "FY2022"], rotation=45, fontsize=8) plt.ylim(400, 1200) plt.grid(axis='y', linestyle='--', alpha=0.5) for y_h, y_l in zip(y): plt.text(x_temp-0.2, y_h + 10, y_h, family='SimHei', fontsize=8, fontstyle='normal') x_temp += 1 plt.title('2008年至2022年历年高校毕业生人数', fontsize=14) plt.xlabel('年份', fontsize=12) plt.ylabel('万人', fontsize=12) plt.legend() plt.subplots_adjust(bottom=0.2, left=0.15, top=0.9, right=0.9) plt.show()提取图标数据重新做一张折线图

plt.text(x_val, y_val + 10, y_val, ha='center', va='bottom', fontsize=8) plt.title('2008年至2022年历年高校毕业生人数', fontsize=14) plt.xlabel('年份', fontsize=12) plt.ylabel('万人', fontsize=12) ...

import requests from bs4 import BeautifulSoup import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd PLAYERS_LIMIT = 25 TABLE_CLASS_NAME = "players_table" plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False def get_top_players_scores(limit=PLAYERS_LIMIT, table_class_name=TABLE_CLASS_NAME): url = "https://nba.hupu.com/stats/players" response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser") players = [] scores = [] table = soup.find("table", class_=table_class_name) rows = table.find_all("tr") for row in rows[1:limit+1]: cols = row.find_all("td") player = cols[1].text.strip() score_range = cols[4].text.strip() score_parts = score_range.split("-") min_score = float(score_parts[0]) max_score = float(score_parts[1]) score = int((min_score + max_score) / 2) players.append(player) scores.append(score) return players, scores def plot_top_players_scores(players, scores): data = {"Player": players, "Score": scores} df = pd.DataFrame(data) fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 6)) ax.bar(players, scores, color='green', alpha=0.6) ax.set_xlabel('球员', fontsize=12) ax.set_ylabel('得分', fontsize=12) ax.set_title('NBA球员得分', fontsize=14) plt.xticks(rotation=45, ha='right', fontsize=8) ax.spines['top'].set_visible(False) ax.spines['right'].set_visible(False) for i, score in enumerate(scores): ax.text(i, score+0.5, str(score), ha='center', va='bottom') fig.tight_layout() plt.show() if __name__ == "__main__": players, scores = get_top_players_scores() plot_top_players_scores(players, scores)为这段代码添加一个将数据写入excel的功能

ax.text(i, score+0.5, str(score), ha='center', va='bottom') fig.tight_layout() plt.show() 这样就会在运行代码的同时生成一个名为top_players_scores.xlsx的Excel文件，并将获取到的球员得分数据写入...

import requests from bs4 import BeautifulSoup import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd PLAYERS_LIMIT = 25 TABLE_CLASS_NAME = "players_table" plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False def get_top_players_scores(limit=PLAYERS_LIMIT, table_class_name=TABLE_CLASS_NAME): url = "https://nba.hupu.com/stats/players" response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser") players = [] scores = [] table = soup.find("table", class_=table_class_name) rows = table.find_all("tr") for row in rows[1:limit+1]: cols = row.find_all("td") player = cols[1].text.strip() score_range = cols[4].text.strip() score_parts = score_range.split("-") min_score = float(score_parts[0]) max_score = float(score_parts[1]) score = int((min_score + max_score) / 2) players.append(player) scores.append(score) return players, scores def plot_top_players_scores(players, scores): data = {"Player": players, "Score": scores} df = pd.DataFrame(data) fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 6)) ax.bar(players, scores, color='green', alpha=0.6) ax.set_xlabel('球员', fontsize=12) ax.set_ylabel('得分', fontsize=12) ax.set_title('NBA球员得分', fontsize=14) plt.xticks(rotation=45, ha='right', fontsize=8) ax.spines['top'].set_visible(False) ax.spines['right'].set_visible(False) for i, score in enumerate(scores): ax.text(i, score+0.5, str(score), ha='center', va='bottom') writer = pd.ExcelWriter('plot_top_players_scores.xlsx') df.to_excel(writer, index=False) writer.save() fig.tight_layout() plt.show() if __name__ == "__main__": players, scores = get_top_players_scores() plot_top_players_scores(players, scores)这段代码生成的excel损坏

ax.text(i, score+0.5, str(score), ha='center', va='bottom') writer = pd.ExcelWriter('plot_top_players_scores.xlsx') df.to_excel(writer, index=False) writer.save() fig.tight_layout() plt.show() ...

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![ggflags包的定制化主题与调色板：个性化数据可视化打造秘籍](https://img02.mockplus.com/image/2023-08-10/5cf57860-3726-11ee-9d30-af45d079f268.png) # 1. ggflags包概览与数据可视化基础 ## 1.1 ggflags包简介 ggflags是R语言中一个用于创建带有国旗标记的地理数据可视化的包，它是ggplot2包的扩展。ggflags允许用户以类似于ggplot2的方式创建复杂的图形，并将地理标志与传统的折线图、条形图等结合起来，极大地增强了数据可视化的表达能力。 ## 1.2 数据可视
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如何使用Matlab进行风电场风速模拟，并结合Weibull分布和智能优化算法预测风速？

针对风电场风速模拟及其预测，特别是结合Weibull分布和智能优化算法，Matlab提供了一套完整的解决方案。在《Matlab仿真风电场风速模拟与Weibull分布分析》这一资源中，你将学习如何应用Matlab进行风速数据的分析和模拟，以及预测未来的风速变化。 参考资源链接：[Matlab仿真风电场风速模拟与Weibull分布分析](https://wenku.csdn.net/doc/63hzn8vc2t?spm=1055.2569.3001.10343) 首先，Weibull分布的拟合是风电场风速预测的基础。Matlab中的统计工具箱提供了用于估计Weibull分布参数的函数，你可以使
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小栗子源码2.9.3版本发布

资源摘要信息:"小栗子源码_*.*.*.*.zip" 根据提供的信息，此压缩包中包含的文件应与"小栗子"项目的源码有关，版本号为*.*.*.*。"小栗子"很可能是一个软件产品的名称，而源码则指的是该软件项目最原始的代码文件。源码对于IT行业的开发人员来说是极其重要的资源，它包含了构建程序所需的所有指令和注释。开发者通过阅读和修改源码来改进软件、修复bug、添加新功能或进行定制化开发。 该压缩包的描述和标题一致，没有额外提供更多的信息，这表明我们只能从标题本身推测其内容。标题中的"*.*.*.*"很可能表示的是该软件的版本号，其中： - "2"代表软件的主版本号，通常意味着软件的架构或者功能上发生了重大的变更。 - "9"可能是次版本号，表示软件功能的增强或是一些新功能的添加。 - "3"可能是修订版本号，通常是指在次要版本基础上的小的错误修复或改动。 - "0"可能是补丁版本号，表示对次要版本的一些微小的修复或更新。 由于没有提供标签信息，我们无法得知该软件具体的应用场景或是目标用户。同时，压缩包内文件的具体结构和所包含的文件类型也无从得知，通常一个软件的源码包会包含多个文件，例如： - 源代码文件：通常以.cpp、.h、.java、.py等为后缀，分别代表C++、C语言、Java或Python等不同编程语言的源代码。 - 资源文件：可能包含图片、音频、视频等资源文件，这些资源文件被源代码引用以提供程序的视觉或听觉效果。 - 编译脚本或配置文件：如Makefile、build.xml、CMakeLists.txt等，它们用于自动化编译过程。 - 项目文档：可能包含README、LICENSE等，用于说明软件的使用、安装、版权和许可证等信息。 - 开发者文档：包含了API文档、开发指南、设计文档等，以帮助开发者更好地理解软件的架构和开发细节。 在没有具体的文件列表情况下，无法提供更深入的分析。如果需要进一步分析压缩包内部结构和内容，需要解压该压缩文件，并查看具体的文件列表和文件内容。在处理源码时，需要具备与之相对应的编程语言知识和开发经验，才能有效地理解和使用这些源码。对于开发人员而言，源码是学习编程技术、掌握软件架构和提高编程能力的宝贵资源。对于企业来说，源码则涉及到产品的知识产权和商业机密，因此管理源码的安全性和保密性至关重要。