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plt.text(0.5, -0.1, "The average silhouette score is: " + str(score), ha='center', fontsize=12, transform=plt.gca().transAxes)

时间: 2024-02-16 17:01:25 浏览: 68
`plt.text()`函数可以在图形上添加文本,该函数需要传入四个参数:文本的x坐标、文本的y坐标、要显示的文本内容和文本的格式。其中x坐标和y坐标可以是绝对坐标,也可以是相对坐标。如果是相对坐标,则需要通过`transform`参数指定坐标系。 在上面的代码中,`plt.text()`函数的第一个参数是0.5,表示文本的x坐标为图形的中心。第二个参数是-0.1,表示文本的y坐标为图形的下方一点点。第三个参数是要显示的文本内容,其中`str(score)`表示平均轮廓系数的值。第四个参数中,`ha='center'`表示文本的水平对齐方式为居中,`fontsize=12`表示文本的字体大小为12,`transform=plt.gca().transAxes`表示坐标系为相对坐标系。 如果您想要对文本的格式进行更多的设置,可以参考matplotlib的官方文档。
相关问题

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。 2. 可以将一些长的语句或表达式拆分成多行,以增加代码的可读性。 3. 可以将一些重复的代码块抽象成函数或模块,以提高代码的复用性和可维护性。 4. 可以使用更加简洁、高效的代码实现相同的功能,比如使用列表推导式、lambda函数等。

import matplotlib.pyplot as plt # 绘制条形图 x_labels = ['Accuracy', 'Precision', 'Recall', 'F1 Score'] y_values = [acc, prec, rec, f1] fig, ax = plt.subplots() ax.bar(x_labels, y_values) # 添加平均指标线 avrg = np.mean(y_values) ax.axhline(avrg, color='gray', linestyle='--') ax.text(0.5, avrg + 0.01, f'Average: {avrg:.10f}', ha='center', va='bottom', color='gray') # 显示图表 plt.show()显示每个指标的数值

可以在每个条形上方添加数值标签,可以使用ax.text()方法实现。具体代码如下: ``` import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 绘制条形图 x_labels = ['Accuracy', 'Precision', 'Recall', 'F1 Score'] y_values = [acc, prec, rec, f1] fig, ax = plt.subplots() ax.bar(x_labels, y_values) # 添加平均指标线 avrg = np.mean(y_values) ax.axhline(avrg, color='gray', linestyle='--') ax.text(0.5, avrg + 0.01, f'Average: {avrg:.10f}', ha='center', va='bottom', color='gray') # 添加数值标签 for i, v in enumerate(y_values): ax.text(i, v + 0.01, str(round(v, 4)), ha='center', va='bottom', color='black') # 显示图表 plt.show() ``` 这段代码会在每个条形上方添加数值标签,并且把数值四舍五入到小数点后四位。
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