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python设置 matplotlib 正确显示中文的四种方式

程序员文章站 2022-06-25 12:10:12
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,...

一、前言

啪地一下点进来,很快呀~~

python设置 matplotlib 正确显示中文的四种方式

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。

python设置 matplotlib 正确显示中文的四种方式

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()


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()


python设置 matplotlib 正确显示中文的四种方式

需要我们手动一下下设置~~,才能解决中文显示的问题。

二、解决方法

1. 方式一

from matplotlib.font_manager import fontproperties  # 导入fontproperties

font = fontproperties(fname="simhei.ttf", size=14)  # 设置字体

# 哪里需要显示中文就在哪里设置
# -*- 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
from matplotlib.font_manager import fontproperties  # 步骤一
# 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')
font = fontproperties(fname="simhei.ttf", size=14)  # 步骤二
# 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, fontproperties=font)
plt.ylabel("直接信任度值", fontsize=13, fontproperties=font)
# 显示图例
plt.legend(prop=font)

# 保存图片  展示show
plt.savefig("折线图01.png", dpi=200)
plt.show()

结果如下:

python设置 matplotlib 正确显示中文的四种方式

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()

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:

python设置 matplotlib 正确显示中文的四种方式

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:

python设置 matplotlib 正确显示中文的四种方式

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

以上就是python设置 matplotlib 正确显示中文的四种方式的详细内容,更多关于python matplotlib 正确显示中文的资料请关注其它相关文章!