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()
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
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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()
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
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@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：
2. 方式二
通过 fontdict 字典参数来设置
fontdict={"family": "KaiTi", "size": 15, "color": "r"}
# -*- coding: UTF-8 -*-
"""
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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 -*-
"""
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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
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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
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！
