Matplotlib中正确显示中文的四种方式 |
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Matplotlib中正确显示中文的四种方式
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来源：数据森麟 一、前言
啪地一下点进来，很快呀~~ 
matplotlib是 Python 优秀的数据可视化第三方库，matplotlib是基于 numpy 的一套 Python 工具包。这个包提供了丰富的数据绘图工具，主要用于绘制一些统计图形。 
Matplotlib库由各种可视化类构成，内部结构复杂，受 Matlab 启发 matplotlib.pyplot 是绘制各类可视化图形的命令子库，相当于快捷方式。 import matplotlib.pyplot as plt可 matplotlib 并不支持中文显示。有中文显示会出现如下问题： # -*- coding: UTF-8 -*- """ @Author ：叶庭云 @公众号 ：修炼Python @CSDN ：https://yetingyun.blog.csdn.net/ 三折线 黑白灰风格 标签label 标记点形状 """ import matplotlib.pyplot as plt # 生成x轴数据 列表推导式 x_data = [i for i in range(0, 55, 5)] # 构造y轴数据 y_data1 = [0.5, 0.62, 0.72, 0.78, 0.85, 0.7, 0.64, 0.44, 0.29, 0.15, 0.09] y_data2 = [0.5, 0.67, 0.71, 0.76, 0.79, 0.66, 0.58, 0.44, 0.38, 0.26, 0.18] y_data3 = [0.5, 0.59, 0.72, 0.74, 0.76, 0.68, 0.58, 0.48, 0.4, 0.36, 0.3] # 设置图形显示风格 plt.style.use('ggplot') # 设置figure大小 像素 plt.figure(figsize=(8, 5), dpi=100) # 绘制三条折线 点的形状 颜色 标签：用于图例显示 plt.plot(x_data, y_data1, marker='^', color="k", label="设备1") plt.plot(x_data, y_data2, marker="o", color="k", label="设备2") plt.plot(x_data, y_data3, marker="s", color="k", label="设备3") # x y 轴标签 字体大小 plt.xlabel("时间周期/min", fontsize=13) plt.ylabel("直接信任度值", fontsize=13) # 显示图例 plt.legend() # 保存图片 展示show plt.savefig("折线图01.png", dpi=200) plt.show()
结果如下： 
2. 方式二
通过 fontdict 字典参数来设置 fontdict={"family": "KaiTi", "size": 15, "color": "r"} # -*- coding: UTF-8 -*- """ @Author ：叶庭云 @公众号 ：修炼Python @CSDN ：https://yetingyun.blog.csdn.net/ 三折线 黑白灰风格 标签label 标记点形状 """ import matplotlib.pyplot as plt # 生成x轴数据 列表推导式 x_data = [i for i in range(0, 55, 5)] # 构造y轴数据 y_data1 = [0.5, 0.62, 0.72, 0.78, 0.85, 0.7, 0.64, 0.44, 0.29, 0.15, 0.09] y_data2 = [0.5, 0.67, 0.71, 0.76, 0.79, 0.66, 0.58, 0.44, 0.38, 0.26, 0.18] y_data3 = [0.5, 0.59, 0.72, 0.74, 0.76, 0.68, 0.58, 0.48, 0.4, 0.36, 0.3] # 设置图形显示风格 plt.style.use('ggplot') # 设置figure大小 像素 plt.figure(figsize=(8, 5), dpi=100) # 绘制三条折线 点的形状 颜色 标签：用于图例显示 plt.plot(x_data, y_data1, marker='^', color="k", label="设备1") plt.plot(x_data, y_data2, marker="o", color="k", label="设备2") plt.plot(x_data, y_data3, marker="s", color="k", label="设备3") # x y 轴标签 字体大小 plt.xlabel("时间周期/min", fontsize=13, fontdict={"family": "KaiTi", "size": 15, "color": "r"}) plt.ylabel("直接信任度值", fontsize=13, fontdict={"family": "KaiTi", "size": 15, "color": "k"}) # 显示图例 plt.legend(prop={'family': 'SimHei', 'size': 16}) # 保存图片 展示show plt.savefig("折线图01.png", dpi=200) plt.show()结果如下： 
3. 方式三
改变全局的字体 # matplotlib其实是不支持显示中文的 显示中文需要一行代码设置字体 mpl.rcParams['font.family'] = 'SimHei' plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 步骤二（解决坐标轴负数的负号显示问题） # -*- coding: UTF-8 -*- """ @Author ：叶庭云 @公众号 ：修炼Python @CSDN ：https://yetingyun.blog.csdn.net/ 三折线 黑白灰风格 标签label 标记点形状 """ import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl # 生成x轴数据 列表推导式 x_data = [i for i in range(0, 55, 5)] # 构造y轴数据 y_data1 = [0.5, 0.62, 0.72, 0.78, 0.85, 0.7, 0.64, 0.44, 0.29, 0.15, 0.09] y_data2 = [0.5, 0.67, 0.71, 0.76, 0.79, 0.66, 0.58, 0.44, 0.38, 0.26, 0.18] y_data3 = [0.5, 0.59, 0.72, 0.74, 0.76, 0.68, 0.58, 0.48, 0.4, 0.36, 0.3] # matplotlib其实是不支持显示中文的 显示中文需要一行代码设置字体 mpl.rcParams['font.family'] = 'SimHei' plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 步骤二（解决坐标轴负数的负号显示问题） # 设置图形显示风格 plt.style.use('ggplot') # 设置figure大小 像素 plt.figure(figsize=(8, 5), dpi=100) # 绘制三条折线 点的形状 颜色 标签：用于图例显示 plt.plot(x_data, y_data1, marker='^', color="k", label="设备1") plt.plot(x_data, y_data2, marker="o", color="k", label="设备2") plt.plot(x_data, y_data3, marker="s", color="k", label="设备3") # x y 轴标签 字体大小 plt.xlabel("时间周期/min", fontsize=13) plt.ylabel("直接信任度值", fontsize=13) # 显示图例 plt.legend() # 保存图片 展示show plt.savefig("折线图01.png", dpi=200) plt.show()结果如下： 
4. 方式四
同样也是全局改变字体的方法 font = {'family' : 'SimHei', 'weight' : 'bold', 'size' : '16'} plt.rc('font', **font) # 步骤一（设置字体的更多属性） plt.rc('axes', unicode_minus=False) # 步骤二（解决坐标轴负数的负号显示问题） # -*- coding: UTF-8 -*- """ @Author ：叶庭云 @公众号 ：修炼Python @CSDN ：https://yetingyun.blog.csdn.net/ 三折线 黑白灰风格 标签label 标记点形状 """ import matplotlib.pyplot as plt # 生成x轴数据 列表推导式 x_data = [i for i in range(0, 55, 5)] # 构造y轴数据 y_data1 = [0.5, 0.62, 0.72, 0.78, 0.85, 0.7, 0.64, 0.44, 0.29, 0.15, 0.09] y_data2 = [0.5, 0.67, 0.71, 0.76, 0.79, 0.66, 0.58, 0.44, 0.38, 0.26, 0.18] y_data3 = [0.5, 0.59, 0.72, 0.74, 0.76, 0.68, 0.58, 0.48, 0.4, 0.36, 0.3] font = {'family' : 'SimHei', 'weight' : 'bold', 'size' : '16'} plt.rc('font', **font) # 步骤一（设置字体的更多属性） plt.rc('axes', unicode_minus=False) # 步骤二（解决坐标轴负数的负号显示问题） # 设置图形显示风格 plt.style.use('ggplot') # 设置figure大小 像素 plt.figure(figsize=(8, 5), dpi=100) # 绘制三条折线 点的形状 颜色 标签：用于图例显示 plt.plot(x_data, y_data1, marker='^', color="k", label="设备1") plt.plot(x_data, y_data2, marker="o", color="k", label="设备2") plt.plot(x_data, y_data3, marker="s", color="k", label="设备3") # x y 轴标签 字体大小 plt.xlabel("时间周期/min", fontsize=13) plt.ylabel("直接信任度值", fontsize=13) # 显示图例 plt.legend() # 保存图片 展示show plt.savefig("折线图01.png", dpi=200) plt.show()结果如下： 
三、总结
方式一、方式二是哪里需要中文显示才设置，且不会污染全局字体设置，更灵活。 方式三、方式四不改变全局的字体设置，一次设置，多次使用，更方便。 附常用字体如下： 宋体：SimSun 黑体：SimHei 微软雅黑：Microsoft YaHei 微软正黑体：Microsoft JhengHei 新宋体：NSimSun 新细明体：PMingLiU 细明体：MingLiU 标楷体：DFKai-SB 仿宋：FangSong 楷体：KaiTi 隶书：LiSu 幼圆：YouYuan 华文细黑：STXihei 华文楷体：STKaiti 华文宋体：STSong 华文中宋：STZhongsong 华文仿宋：STFangsong 方正舒体：FZShuTi 方正姚体：FZYaoti 华文彩云：STCaiyun 华文琥珀：STHupo 华文隶书：STLiti 华文行楷：STXingkai 华文新魏：STXinwei 行数：328 字数：2119 主题：默认主题 |
需要我们手动一下下设置~~，才能解决中文显示的问题。【本文地址】
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