python設置 matplotlib 正確顯示中文的四種方式

更新時間：2021年05月10日 15:57:55 作者：葉庭云

這篇文章主要介紹了python設置 matplotlib 正確顯示中文的四種方式，幫助大家更好的理解和學習使用python，感興趣的朋友可以了解下

一、前言

啪地一下點進來，很快呀~~

matplotlib是 Python 優(yōu)秀的數(shù)據(jù)可視化第三方庫，matplotlib是基于 numpy 的一套 Python 工具包。這個包提供了豐富的數(shù)據(jù)繪圖工具，主要用于繪制一些統(tǒng)計圖形。

Matplotlib庫由各種可視化類構成，內(nèi)部結(jié)構復雜，受 Matlab 啟發(fā) matplotlib.pyplot 是繪制各類可視化圖形的命令子庫，相當于快捷方式。

import matplotlib.pyplot as plt

可 matplotlib 并不支持中文顯示。有中文顯示會出現(xiàn)如下問題：

# -*- coding: UTF-8 -*-
"""
@Author  ：葉庭云
@公眾號  ：修煉Python
@CSDN    ：https://yetingyun.blog.csdn.net/
三折線  黑白灰風格  標簽label 標記點形狀
"""
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成x軸數(shù)據(jù)  列表推導式
x_data = [i for i in range(0, 55, 5)]

# 構造y軸數(shù)據(jù)
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]

# 設置圖形顯示風格
plt.style.use('ggplot')

# 設置figure大小  像素
plt.figure(figsize=(8, 5), dpi=100)

# 繪制三條折線  點的形狀 顏色  標簽：用于圖例顯示
plt.plot(x_data, y_data1, marker='^', color="k", label="設備1")
plt.plot(x_data, y_data2, marker="o", color="k", label="設備2")
plt.plot(x_data, y_data3, marker="s", color="k", label="設備3")

# x y 軸標簽   字體大小
plt.xlabel("時間周期/min", fontsize=13)
plt.ylabel("直接信任度值", fontsize=13)
# 顯示圖例
plt.legend()

# 保存圖片  展示show
plt.savefig("折線圖01.png", dpi=200)
plt.show()

可 matplotlib 并不支持中文顯示。有中文顯示會出現(xiàn)如下問題：

# -*- coding: UTF-8 -*-
"""
@Author  ：葉庭云
@公眾號  ：修煉Python
@CSDN    ：https://yetingyun.blog.csdn.net/
三折線  黑白灰風格  標簽label 標記點形狀
"""
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成x軸數(shù)據(jù)  列表推導式
x_data = [i for i in range(0, 55, 5)]

# 構造y軸數(shù)據(jù)
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]

# 設置圖形顯示風格
plt.style.use('ggplot')

# 設置figure大小  像素
plt.figure(figsize=(8, 5), dpi=100)

# 繪制三條折線  點的形狀 顏色  標簽：用于圖例顯示
plt.plot(x_data, y_data1, marker='^', color="k", label="設備1")
plt.plot(x_data, y_data2, marker="o", color="k", label="設備2")
plt.plot(x_data, y_data3, marker="s", color="k", label="設備3")

# x y 軸標簽   字體大小
plt.xlabel("時間周期/min", fontsize=13)
plt.ylabel("直接信任度值", fontsize=13)
# 顯示圖例
plt.legend()

# 保存圖片  展示show
plt.savefig("折線圖01.png", dpi=200)
plt.show()

需要我們手動一下下設置~~，才能解決中文顯示的問題。

二、解決方法

1. 方式一

from matplotlib.font_manager import FontProperties  # 導入FontProperties

font = FontProperties(fname="SimHei.ttf", size=14)  # 設置字體

# 哪里需要顯示中文就在哪里設置

# -*- coding: UTF-8 -*-
"""
@Author  ：葉庭云
@公眾號  ：修煉Python
@CSDN    ：https://yetingyun.blog.csdn.net/
三折線  黑白灰風格  標簽label 標記點形狀
"""
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.font_manager import FontProperties  # 步驟一
# 生成x軸數(shù)據(jù)  列表推導式
x_data = [i for i in range(0, 55, 5)]

# 構造y軸數(shù)據(jù)
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]

# 設置圖形顯示風格
plt.style.use('ggplot')
font = FontProperties(fname="SimHei.ttf", size=14)  # 步驟二
# 設置figure大小  像素
plt.figure(figsize=(8, 5), dpi=100)

# 繪制三條折線  點的形狀 顏色  標簽：用于圖例顯示
plt.plot(x_data, y_data1, marker='^', color="k", label="設備1")
plt.plot(x_data, y_data2, marker="o", color="k", label="設備2")
plt.plot(x_data, y_data3, marker="s", color="k", label="設備3")

# x y 軸標簽   字體大小
plt.xlabel("時間周期/min", fontsize=13, fontproperties=font)
plt.ylabel("直接信任度值", fontsize=13, fontproperties=font)
# 顯示圖例
plt.legend(prop=font)

# 保存圖片  展示show
plt.savefig("折線圖01.png", dpi=200)
plt.show()

結(jié)果如下：

2. 方式二

通過 fontdict 字典參數(shù)來設置

fontdict={"family": "KaiTi", "size": 15, "color": "r"}

# -*- coding: UTF-8 -*-
"""
@Author  ：葉庭云
@公眾號  ：修煉Python
@CSDN    ：https://yetingyun.blog.csdn.net/
三折線  黑白灰風格  標簽label 標記點形狀
"""
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成x軸數(shù)據(jù)  列表推導式
x_data = [i for i in range(0, 55, 5)]

# 構造y軸數(shù)據(jù)
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]

# 設置圖形顯示風格
plt.style.use('ggplot')

# 設置figure大小  像素
plt.figure(figsize=(8, 5), dpi=100)

# 繪制三條折線  點的形狀 顏色  標簽：用于圖例顯示
plt.plot(x_data, y_data1, marker='^', color="k", label="設備1")
plt.plot(x_data, y_data2, marker="o", color="k", label="設備2")
plt.plot(x_data, y_data3, marker="s", color="k", label="設備3")

# x y 軸標簽   字體大小
plt.xlabel("時間周期/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"})

# 顯示圖例
plt.legend(prop={'family': 'SimHei', 'size': 16})

# 保存圖片  展示show
plt.savefig("折線圖01.png", dpi=200)
plt.show()

3. 方式三

改變?nèi)值淖煮w

# matplotlib其實是不支持顯示中文的 顯示中文需要一行代碼設置字體
mpl.rcParams['font.family'] = 'SimHei'
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False   # 步驟二（解決坐標軸負數(shù)的負號顯示問題）

# -*- coding: UTF-8 -*-
"""
@Author  ：葉庭云
@公眾號  ：修煉Python
@CSDN    ：https://yetingyun.blog.csdn.net/
三折線  黑白灰風格  標簽label 標記點形狀
"""
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl

# 生成x軸數(shù)據(jù)  列表推導式
x_data = [i for i in range(0, 55, 5)]

# 構造y軸數(shù)據(jù)
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其實是不支持顯示中文的 顯示中文需要一行代碼設置字體
mpl.rcParams['font.family'] = 'SimHei'
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False   # 步驟二（解決坐標軸負數(shù)的負號顯示問題）
# 設置圖形顯示風格
plt.style.use('ggplot')

# 設置figure大小  像素
plt.figure(figsize=(8, 5), dpi=100)

# 繪制三條折線  點的形狀 顏色  標簽：用于圖例顯示
plt.plot(x_data, y_data1, marker='^', color="k", label="設備1")
plt.plot(x_data, y_data2, marker="o", color="k", label="設備2")
plt.plot(x_data, y_data3, marker="s", color="k", label="設備3")

# x y 軸標簽   字體大小
plt.xlabel("時間周期/min", fontsize=13)
plt.ylabel("直接信任度值", fontsize=13)

# 顯示圖例
plt.legend()

# 保存圖片  展示show
plt.savefig("折線圖01.png", dpi=200)
plt.show()

結(jié)果如下：

4. 方式四

同樣也是全局改變字體的方法

font = {'family' : 'SimHei',
        'weight' : 'bold',
        'size'   : '16'}
plt.rc('font', **font)               # 步驟一（設置字體的更多屬性）
plt.rc('axes', unicode_minus=False)  # 步驟二（解決坐標軸負數(shù)的負號顯示問題）

# -*- coding: UTF-8 -*-
"""
@Author  ：葉庭云
@公眾號  ：修煉Python
@CSDN    ：https://yetingyun.blog.csdn.net/
三折線  黑白灰風格  標簽label 標記點形狀
"""
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成x軸數(shù)據(jù)  列表推導式
x_data = [i for i in range(0, 55, 5)]

# 構造y軸數(shù)據(jù)
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)               # 步驟一（設置字體的更多屬性）
plt.rc('axes', unicode_minus=False)  # 步驟二（解決坐標軸負數(shù)的負號顯示問題）

# 設置圖形顯示風格
plt.style.use('ggplot')

# 設置figure大小  像素
plt.figure(figsize=(8, 5), dpi=100)

# 繪制三條折線  點的形狀 顏色  標簽：用于圖例顯示
plt.plot(x_data, y_data1, marker='^', color="k", label="設備1")
plt.plot(x_data, y_data2, marker="o", color="k", label="設備2")
plt.plot(x_data, y_data3, marker="s", color="k", label="設備3")

# x y 軸標簽   字體大小
plt.xlabel("時間周期/min", fontsize=13)
plt.ylabel("直接信任度值", fontsize=13)

# 顯示圖例
plt.legend()

# 保存圖片  展示show
plt.savefig("折線圖01.png", dpi=200)
plt.show()

結(jié)果如下：

三、總結(jié)

方式一、方式二是哪里需要中文顯示才設置，且不會污染全局字體設置，更靈活。
方式三、方式四不改變?nèi)值淖煮w設置，一次設置，多次使用，更方便。

附常用字體如下：

宋體：SimSun
黑體：SimHei
微軟雅黑：Microsoft YaHei
微軟正黑體：Microsoft JhengHei
新宋體：NSimSun
新細明體：PMingLiU
細明體：MingLiU
標楷體：DFKai-SB
仿宋：FangSong
楷體：KaiTi
隸書：LiSu
幼圓：YouYuan
華文細黑：STXihei
華文楷體：STKaiti
華文宋體：STSong
華文中宋：STZhongsong
華文仿宋：STFangsong
方正舒體：FZShuTi
方正姚體：FZYaoti
華文彩云：STCaiyun
華文琥珀：STHupo
華文隸書：STLiti
華文行楷：STXingkai
華文新魏：STXinwei

以上就是python設置 matplotlib 正確顯示中文的四種方式的詳細內(nèi)容，更多關于python matplotlib 正確顯示中文的資料請關注腳本之家其它相關文章！

您可能感興趣的文章:

Python從文件中讀取數(shù)據(jù)的方法步驟
這篇文章主要介紹了Python從文件中讀取數(shù)據(jù)的方法步驟，文中通過示例代碼介紹的非常詳細，對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學習學習吧
2020-11-11
Python入門篇之字符串
可能大多數(shù)人在學習C語言的時候，最先接觸的數(shù)據(jù)類型就是字符串，因為大多教程都是以"Hello world"這個程序作為入門程序，這個程序中要打印的"Hello world"就是字符串。今天我們來了解一下Python中的字符串，看看它的用法。
2014-10-10
python字典的元素訪問實例詳解
在本篇文章里小編給大家整理的是一篇關于python字典的元素訪問實例詳解內(nèi)容，有需要的朋友們可以跟著學習參考下。
2021-07-07
Django?RestFramework?全局異常處理詳解
這篇文章主要為大家詳細介紹了Django?RestFramework?全局異常處理，文中示例代碼介紹的非常詳細，具有一定的參考價值，感興趣的小伙伴們可以參考一下，希望能夠給你帶來幫助
2022-02-02
Python字符串處理之count()方法的使用
這篇文章主要介紹了Python字符串處理之count()方法的使用,是Python入門的基礎知識,需要的朋友可以參考下
2015-05-05
詳談python中subprocess shell=False與shell=True的區(qū)別
這篇文章主要介紹了詳談python中subprocess shell=False與shell=True的區(qū)別說明，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧
2021-04-04
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡經(jīng)典模型及其改進點學習匯總
這篇文章主要為大家介紹了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡經(jīng)典模型及其改進點學習匯總，有需要的朋友可以借鑒參考下，希望能夠有所幫助，祝大家多多進步，早日升職加薪
2022-05-05
keras中的loss、optimizer、metrics用法
這篇文章主要介紹了keras中的loss、optimizer、metrics用法，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧
2020-06-06
python使用tomorrow實現(xiàn)多線程的例子
今天小編就為大家分享一篇python使用tomorrow實現(xiàn)多線程的例子，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧
2019-07-07
python中子類與父類的關系基礎知識點
在本篇文章里小編給大家整理的是一篇關于python中子類與父類的關系基礎知識點內(nèi)容，對此有興趣的朋友們可以學習下。
2021-02-02