import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
#设定中文字体
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['STCAIYUN'] 

fig,ax1=plt.subplots()
ax1.bar(["a","b","c"],[1,2,3],color='r')
#画柱形图的时候可以通过color参数设定颜色，"r"是红色的简称
ax1.bar(["a","b","c"],[0.5,1,1.5],color='b')
#"b"是蓝色的简称
#还可以这样设定,用四个数字指定，四个数字分别是，r饱和度，g饱和度，b饱和度，透明度
ax1.bar(["a","b","c"],[0.4,0.8,1],color=(1,0.5,0.5,0.8))
#如何想要配色好看，则需要一些美学知识。

#折线图颜色设定是一样的
ax1.plot(["a","b","c"],[1,2,3],color=(0,0,0,1),linewidth=10)
ax1.set_title("测试标题",fontsize=80)

你通过rcParams修改了默认字体后，如果改的字体比较奇怪画出来的图形就会很奇怪，所有的文字和数字都会变成这个字体。

    ## font props
    'font.family':     [['sans-serif'], validate_stringlist],  # used by text object
    'font.style':      ['normal', validate_string],
    'font.variant':    ['normal', validate_string],
    'font.stretch':    ['normal', validate_string],
    'font.weight':     ['normal', validate_fontweight],
    'font.size':       [10, validate_float],      # Base font size in points
    'font.serif':      [['DejaVu Serif', 'Bitstream Vera Serif',
                         'Computer Modern Roman',
                         'New Century Schoolbook', 'Century Schoolbook L',
                         'Utopia', 'ITC Bookman', 'Bookman',
                         'Nimbus Roman No9 L', 'Times New Roman',
                         'Times', 'Palatino', 'Charter', 'serif'],
                        validate_stringlist],
    'font.sans-serif': [['DejaVu Sans', 'Bitstream Vera Sans',
                         'Computer Modern Sans Serif',
                         'Lucida Grande', 'Verdana', 'Geneva', 'Lucid',
                         'Arial', 'Helvetica', 'Avant Garde', 'sans-serif'],
                        validate_stringlist],
    'font.cursive':    [['Apple Chancery', 'Textile', 'Zapf Chancery',
                         'Sand', 'Script MT', 'Felipa', 'cursive'],
                        validate_stringlist],
    'font.fantasy':    [['Comic Neue', 'Comic Sans MS', 'Chicago', 'Charcoal',
                         'Impact', 'Western', 'Humor Sans', 'xkcd', 'fantasy'],
                        validate_stringlist],
    'font.monospace':  [['DejaVu Sans Mono', 'Bitstream Vera Sans Mono',
                         'Computer Modern Typewriter',
                         'Andale Mono', 'Nimbus Mono L', 'Courier New',
                         'Courier', 'Fixed', 'Terminal', 'monospace'],
                        validate_stringlist],

## font props

'font.family': [['sans-serif'], validate_stringlist], # used by text object

'font.style': ['normal', validate_string],

'font.variant': ['normal', validate_string],

'font.stretch': ['normal', validate_string],

'font.weight': ['normal', validate_fontweight],

'font.size': [10, validate_float], # Base font size in points

'font.serif': [['DejaVu Serif', 'Bitstream Vera Serif',

'Computer Modern Roman',

'New Century Schoolbook', 'Century Schoolbook L',

'Utopia', 'ITC Bookman', 'Bookman',

'Nimbus Roman No9 L', 'Times New Roman',

'Times', 'Palatino', 'Charter', 'serif'],

validate_stringlist],

'font.sans-serif': [['DejaVu Sans', 'Bitstream Vera Sans',

'Computer Modern Sans Serif',

'Lucida Grande', 'Verdana', 'Geneva', 'Lucid',

'Arial', 'Helvetica', 'Avant Garde', 'sans-serif'],

validate_stringlist],

'font.cursive': [['Apple Chancery', 'Textile', 'Zapf Chancery',

'Sand', 'Script MT', 'Felipa', 'cursive'],

validate_stringlist],

'font.fantasy': [['Comic Neue', 'Comic Sans MS', 'Chicago', 'Charcoal',

'Impact', 'Western', 'Humor Sans', 'xkcd', 'fantasy'],

validate_stringlist],

'font.monospace': [['DejaVu Sans Mono', 'Bitstream Vera Sans Mono',

'Computer Modern Typewriter',

'Andale Mono', 'Nimbus Mono L', 'Courier New',

'Courier', 'Fixed', 'Terminal', 'monospace'],

validate_stringlist],

help(plt.rcParams)是命令其他是输出结果，这是教给你如何看帮助文件。根据帮助文件提示找到下一个帮助文件位置。

这几行标蓝色的是代码吗？

命令：help(plt.rcParams)

Help on RcParams in module matplotlib object:

class RcParams(collections.abc.MutableMapping, builtins.dict)

| RcParams(*args, **kwargs)

|

| A dictionary object including validation.

|

| Validating functions are defined and associated with rc parameters in

| :mod:`matplotlib.rcsetup`.

然后打开下面的文件。

"C:\ProgramData\Anaconda3\Lib\site-packages\matplotlib\rcsetup.py"

还有个问题，我用这个代码

plt.rcParams['font.family'] = 'YaHei Consolas Hybrid'

出现下图的问题之后

再改回原来的代码运行，plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Simhei']

还是这个报错图片，字体也没出来，这是什么原因呢

我更改字体后，总是报错并且字体出不来，报错如下：

plt.rcParams['font.family'] = 'YaHei Consolas Hybrid'

请问我这么写是哪里有问题吗，这么写出不来想要的字体，plt.rcParams函数应该怎么用呢

是不是这么理解，修改字体要先导入一种字体，然后在用

fontproperties=zhfont1

定义使用导入的字体，不能直接在plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Simhei'] 这个代码上直接修改字体？

问：柱状图及折线图的颜色可以更改吗？

答：我在下面这个帖子里回答了下

https://www.pinggu.com/post/details/5f3b5338922c1e31e64917fd

问：

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Simhei']

请问这里面字体可以改吗？

答：

https://www.pinggu.com/post/details/5f3b4fb0922c1e31e64917f8

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Simhei']

请问这里面字体可以改吗？柱状图及折线图的颜色可以更改吗？

问：

您好，可以请教下，如果0一个箱子，1一个箱子，2一个箱子，这种情况，代码怎么写呢

答：
比如你的数据中score5这一列就是你说的这种情况，这种情况不需要分箱，直接看每个值出现的频数就行。
用下面的命令。

score5各箱人数=data1["score5"].value_counts()
score5各箱人数.sort_index(inplace=True)

score5badcount=data1[data1["target"]==1]["score5"].value_counts()
score5goodcount=data1[data1["target"]==0]["score5"].value_counts()
#将几个指标按照索引进行横向合并
picdata5=pd.concat([score5各箱人数,score5badcount,score5goodcount],axis=1)
picdata5.columns=["score5各箱人数","score5badcount","score5goodcount"]
#计算各箱的bad%
picdata5["badper"]=picdata5["score5badcount"]/picdata5["score5各箱人数"]

import matplotlib.pyplot as plt

#解决中文乱码问题

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Simhei']

fig,ax1=plt.subplots()

#[0,1,2]是横轴的刻度线标签

ax1.bar([0,1,2],picdata5["score5各箱人数"],label="坏人数",color='r',width=0.6)

ax1.bar([0,1,2],picdata5["score5goodcount"],label="好人数",color='b',width=0.6)

ax1.set_ylim([0,600]) # y轴边界

ax1.legend(loc=2)

ax2=ax1.twinx()

ax2.plot(picdata5["badper"],'r',label="bad百分比")

ax2.set_ylim([0,1]) # y轴边界

ax2.legend(loc=1)

fig.suptitle(u'score5的情况',fontsize=15)

您好，可以请教下，如果0一个箱子，1一个箱子，2一个箱子，这种情况，代码怎么写呢

问：

还有个关于等频分箱的问题想请教您：如果x变量里面有空值和0,0在这里面也是有意义的值，并且空值和0的比例占比较大，这种情况下还可以用等频分箱吗？如果想继续用等频分箱，要对数据如何处理呢

答：

1.如果你的数据的取值比较少的话比如0值占了50%，1占了20%，2占了30%，也就是说数据取值个数比较少，那你直接画频数图就行，不用分箱了，因为本身就算是几个箱子，0是一个箱子，1是一个箱子，2是一个箱子。

2.如果你的 数据的取值比较多的话比如0值占了50%，而其他值的取值区间为1-100，你可以将0值单独作为一类，其他值再进行分箱画图

还有个关于等频分箱的问题想请教您：如果x变量里面有空值和0,0在这里面也是有意义的值，并且空值和0的比例占比较大，这种情况下还可以用等频分箱吗？如果想继续用等频分箱，要对数据如何处理呢

因为i是从0开始循环的，在0的时候，取出的数是0-5，接下来循环到1，取出的数是5-7，大概明白了

def print_foods(food1, food2, food3, food4):
  print(food1)
  print(food2)
  print(food3)
  print(food4)

# 在下一行调用函数，使用位置参数传入
print_foods("小熊饼干","果汁","牛奶","薯片")
# 在下一行调用函数，补全关键字参数，注意参数与值的对应
print_foods(food4='薯片', food3="牛奶", food1="小熊饼干", food2="果汁")

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