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Lösen Sie das Problem der verstümmelten chinesischen Zeichen in Matplotlib ganz einfach. Experten bringen Ihnen einen Trick bei

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2024-01-04 13:45:21813Durchsuche

Lösen Sie das Problem der verstümmelten chinesischen Zeichen in Matplotlib ganz einfach. Experten bringen Ihnen einen Trick bei

Experten bringen Ihnen einen Trick bei, um das Problem der verstümmelten chinesischen Matplotlib-Zeichen einfach zu lösen.

Einführung:
Bei der Verwendung von Python für die Datenanalyse und -visualisierung verwenden wir häufig Matplotlib, ein häufig verwendetes Zeichnungsbibliothek. Allerdings sind die chinesischen Schriftzeichen in den Diagrammen, die wir mit matplotlib zeichnen, manchmal verstümmelt, was uns unnötige Probleme bereitet. Heute werden wir eine einfache Methode zur Lösung des Problems verstümmelter chinesischer Zeichen in Matplotlib vorstellen und spezifische Codebeispiele bereitstellen.

Text:
Der Weg, das Problem verstümmelter chinesischer Zeichen in Matplotlib zu lösen, besteht darin, die Schriftart festzulegen. Zuerst müssen wir die auf dem Betriebssystem installierten chinesischen Schriftarten ermitteln. Unter normalen Umständen sind auf Windows-Systemen standardmäßig einige chinesische Schriftarten installiert. Sie können die Liste der im System verfügbaren Schriftarten über den folgenden Code anzeigen:

import matplotlib.font_manager as fm
font_list = fm.findSystemFonts()
font_names = [fm.get_font(font).family_name for font in font_list]
print(font_names)

Durch Ausführen des obigen Codes wird die Liste der im System verfügbaren Schriftarten ausgegeben Sehen Sie etwas Ähnliches wie „SimSun“, „SimHei“, „Microsoft Yahei“ und andere Schriftartennamen.

Als nächstes müssen wir die in Matplotlib verwendete Schriftart festlegen. Die Schriftart kann durch das folgende Codebeispiel festgelegt werden:

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.font_manager import FontProperties

# 设置字体
font = FontProperties(fname=r"c:windowsontsSimSun.ttc", size=14)

# 绘图示例
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]
plt.plot(x, y)

# 添加中文字符
plt.title("折线图示例", fontproperties=font)
plt.xlabel("x轴", fontproperties=font)
plt.ylabel("y轴", fontproperties=font)

plt.show()

Im obigen Code legen wir zunächst die zu verwendende Schriftart über FontProperties fest, wobei der Parameter fname die angibt Pfad zur Schriftart. Bitte beachten Sie, dass der Pfad im obigen Code für die Windows-Systemeinstellungen gilt. Wenn Sie andere Betriebssysteme verwenden, ändern Sie bitte den Schriftartenpfad entsprechend. Anschließend verwenden wir den Parameter fontproperties, um die Schriftart anzugeben, die in den Titel- und Achsenbeschriftungen verwendet werden soll. FontProperties来设置要使用的字体,其中fname参数指定了字体的路径。需要注意的是,上述代码中的路径是针对Windows系统的设置,如果你使用的是其他操作系统,请相应修改字体路径。然后,我们使用fontproperties参数在标题和轴标签中指定要使用的字体。

运行上述代码,就能够绘制出中文字符显示正常的折线图。

另外,如果你想在整个运行过程中都使用相同的字体设置,可以在matplotlib的配置文件中进行全局设置。首先,需要找到matplotlib的配置文件,可以通过下面的代码查看其所在路径:

import matplotlib as mpl
print(mpl.matplotlib_fname())

然后,编辑该配置文件(一般是matplotlibrc

Führen Sie den obigen Code aus, um ein Liniendiagramm mit normaler Anzeige chinesischer Zeichen zu zeichnen.

Wenn Sie während des gesamten Laufs dieselben Schriftarteinstellungen verwenden möchten, können Sie diese auch global in der Konfigurationsdatei von matplotlib festlegen. Zuerst müssen Sie die Matplotlib-Konfigurationsdatei finden. Sie können ihren Pfad mithilfe des folgenden Codes überprüfen:

#font.family         : sans-serif

Bearbeiten Sie dann die Konfigurationsdatei (normalerweise matplotlibrc) und suchen Sie die folgende Zeile:

font.family         : SimSun, Arial, sans-serif

Ändern Sie es in:

rrreee🎜Speichern Sie die Konfigurationsdatei, starten Sie die Python-Umgebung neu und alle mit matplotlib gezeichneten Diagramme verwenden die angegebene Schriftart. 🎜🎜Schlussfolgerung: 🎜Mit der oben genannten Methode können wir das Problem der verstümmelten chinesischen Zeichen in Matplotlib leicht lösen. Beim Zeichnen von Diagrammen müssen wir lediglich die entsprechende Schriftart festlegen, um die normale Anzeige chinesischer Schriftzeichen sicherzustellen. Dies erleichtert unsere Datenanalyse- und Visualisierungsarbeit. Ich hoffe, dass der obige Inhalt allen helfen kann. Vielen Dank fürs Lesen! 🎜

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