比如说我想用，'font.sans-serif'下的'Arial'这个字体，但是我这么改写代码后：

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

运行会报错，是为什么呢？

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

问：ax2=ax1.twinx()#产生一个ax1的镜面坐标
ax2.plot(np.arange(5),picdata["badper"],'r',label="bad百分比")#第一个参数是横轴的刻度线标签

这两行代码的作用是添加了折线图对吧，这块python是怎么识别出来是折线图的呢，还是这个plot函数自动生成的就是折现图？谢谢！

答：是的ax2.plot就是画折线图，ax1.bar就是画柱形图

问：score1各箱人数.sort_index(inplace=True)

这步是做什么用呢？

答：作用是对score1序列进行排序，排序前是这样的

排序后

inplace=True的意思是直接作用于score1各箱人数，而不是临时排序。

为什么i第一次循环的时候是从0开始到5，第二次循环就可以从5开始 到7？第二次循环不会再从0开始吗？

score1各箱人数.sort_index(inplace=True)

这步是做什么用呢

ax2=ax1.twinx()#产生一个ax1的镜面坐标
ax2.plot(np.arange(5),picdata["badper"],'r',label="bad百分比")#第一个参数是横轴的刻度线标签

这两行代码的作用是添加了折线图对吧，这块python是怎么识别出来是折线图的呢，还是这个plot函数自动生成的就是折现图？谢谢！

感谢解答！目前还有这三个不太理解 ！ 谢谢！

问题框1：

fig,ax1=plt.subplots()

这个的意思是生成一张图纸fig，和一个坐标系ax1。

问题框2：

ax1.legend(loc=2) 是给坐标系ax1添加图例,loc参数用于设定添加图例的位置。数值意思如下

and each "string" locations can also be given as a

numeric value:

=============== =============

Location String Location Code

=============== =============

'best' 0

'upper right' 1

'upper left' 2

'lower left' 3

'lower right' 4

'right' 5

'center left' 6

'center right' 7

'lower center' 8

'upper center' 9

'center' 10

=============== =============

问题框3：

ax2.plot(np.arange(5),picdata["badper"],'r',label="bad百分比")

里面的第一个参数是横轴的刻度线标签，你可以把这个刻度线标签直接设定为

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

问题框4：

ax2.legend(loc=1)

给坐标系ax2添加图例

问题框5：

ax1.set_xticklabels(xticklabel,fontsize=20,rotation=45)

设定横轴刻度线标签的字号为20，旋转45度，是怕标签太长，然后多个标签可能会重叠在一起。

不理解的地方我都用红框标出了，辛苦解释下代码意思，然后剩下我已写注释的您看下是否正确，谢谢！

先看下intervel里面的内容是什么样的

然后生成一个空白列表

xticklabel=[]

然后通过循环给空白列表xticklable添加元素。下面的循环是一个整体，一定不要分开去运行。

这是一个完整的循环，经过这一次循环，xticklabe列表就会追加一个元素，执行完上面的命令再看下xticklabel

xticklabel

Out[111]: ['0-5', '5-7', '7-11', '11-17', '17-46']

生成这个列表是为了画图的时候，将这个列表作为横轴的刻度标签使用。

data1["score1分箱l"].value_counts()

这个命令的意思是对score1分箱1这个变量里面的每个数值进行统计，看每个数值出现了多少次

你看下这个问题你明白了没有

for i in range(len(intervel)-1):

这行代码怎么理解呢，这里面

intervel的值怎么出来的

score1各箱人数=data1["score1分箱l"].value_counts()
score1各箱人数.sort_index(inplace=True)

这两步过后为什么就能看到每箱人数了呢？