この記事は主にPython matplotlibの中国語表示パラメータ設定の分析を紹介しています。Pythonに興味のある友人は参考にしてください。
最近、Python の有名な drawing パッケージ matplotlib を学習していたとき、凡例やその他の設定で中国語が正しく表示されない場合があることに気付き、この問題を解決したいと思いました。
PS: この記事は Windows のみを対象としており、他のプラットフォームは参照のみを目的としています。
その理由
は、大まかに言うと、matplotlib ライブラリに中国語フォントが存在しないためです。
対応する matplotlib フォントが配置されているフォルダーである anaconda をインストールしました (matplotlib設定ファイルフォルダーを見つける方法、解決策は以下で説明します、easyman~)。
C:Anaconda64Libsite-packagesmatplotlibmpl-datafontsttf
解決策
それでは、私が考えるより良い解決策を整理してみましょう:
コードを書くたびにパラメータを設定してください
#coding:utf-8 import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号 #有中文出现的情况,需要u'内容'
一度だけ(推奨)
次に、C:Anaconda64Libsite-packagesmatplotlibmpl-data フォルダーに入ると、matplotlibrc 構成ファイルが表示されます。
1) 設定ファイルを開き、次の行を見つけます:
import matplotlib matplotlib.matplotlib_fname() #将会获得matplotlib包所在文件夹
次に、前の コメントを削除します。
2) 中国語フォントを見つけて、matplotlib フォント ライブラリに置きます。
Windows フォルダー C:WindowsFontsMicrosoftYaHeiUI の下にフォントをコピーし、それを C:Anaconda64Libsite-packagesmatplotlibmpl-datafontsttf フォルダーに貼り付け、名前を Vera.ttf に変更します。
注: このステップの機能は、実際には、matplotlib のデフォルト フォントをコピーした中国語フォントで置き換え、中国語フォント名を matplotlib のフォント名に変更することです。
実際には他の解決策もありますが、私の場合は失敗したようです。
補足
座標軸のマイナス符号は正常に表示されます
#font.serif : Bitstream Vera Serif, New Century Schoolbook, Century Schoolbook L, Utopia, ITC Bookman, Bookman, Nimbus Roman No9 L, Times New Roman, Times, Palatino, Charter, serif
例
#去掉了注释符号,同时,改为False axes.unicode_minus : False
まとめ
上記はこの記事ですpython matplotlib 中国語表示パラメータ 解析内容をすべて設定します。皆様のお役に立てれば幸いです。興味のある方は、引き続きこのサイトを参照してください:
関連する推奨事項:
以上がpython matplotlib 中国語表示パラメータ設定 Analysis_pythonの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

ThedifferencebetweenaforloopandawhileloopinPythonisthataforloopisusedwhenthenumberofiterationsisknowninadvance,whileawhileloopisusedwhenaconditionneedstobecheckedrepeatedlywithoutknowingthenumberofiterations.1)Forloopsareidealforiteratingoversequence

Pythonでは、ループの場合は、反復の数がわかっている場合に適していますが、ループは反復の数が不明で、より多くの制御が必要な場合に適しています。 1)ループの場合は、簡潔なコードとPythonicコードを使用して、リスト、文字列などのトラバーシーケンスに適しています。 2)条件に応じてループを制御する必要がある場合やユーザーの入力を待つ必要がある場合、ループがより適切ですが、無限のループを避けるために注意を払う必要があります。 3)パフォーマンスに関しては、FORループはわずかに高速ですが、通常、違いは大きくありません。適切なループタイプを選択すると、コードの効率と読みやすさが向上します。

Pythonでは、リストを5つの方法でマージできます。1)シンプルで直感的なオペレーターを使用して、小さなリストに適しています。 2)extend()メソッドを使用して、頻繁に更新する必要があるリストに適した元のリストを直接変更します。 3)要素上でリストの分析式、簡潔、動作を使用する。 4)itertools.chain()関数を使用して効率的なメモリになり、大規模なデータセットに適しています。 5)要素をペアにする必要があるシーンに適しているように、 *演算子とzip()関数を使用します。各方法には特定の用途と利点と短所があり、選択する際にはプロジェクトの要件とパフォーマンスを考慮する必要があります。

forlopseused whenthentheNumberofiterationsiskが、whileloopsareuseduntiLaconditionismet.1)forloopsareideal for sequenceslikelists、usingsintaxlike'forfruitinfruits:print(fruit) '.2)

toconcatenatealistoflistsinpython、useextend、listcomprehensions、itertools.chain、またはrecursivefunctions.1)extendistraighttraightrawardbutverbose.2)listcomprehesionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsised effective forlargerdatasets.3)itertools.chainmerymery-emery-efforience-forforladatas

Tomergelistsinpython、あなたはオペレーター、extendmethod、listcomfulting、olitertools.chain、それぞれの特異的advantages:1)operatorissimplebutlessforlargelist;

Python 3では、2つのリストをさまざまな方法で接続できます。1)小さなリストに適したオペレーターを使用しますが、大きなリストには非効率的です。 2)メモリ効率が高い大規模なリストに適した拡張方法を使用しますが、元のリストは変更されます。 3)元のリストを変更せずに、複数のリストをマージするのに適した *オペレーターを使用します。 4)Itertools.chainを使用します。これは、メモリ効率が高い大きなデータセットに適しています。

Join()メソッドを使用することは、Pythonのリストから文字列を接続する最も効率的な方法です。 1)join()メソッドを使用して、効率的で読みやすくなります。 2)サイクルは、大きなリストに演算子を非効率的に使用します。 3)リスト理解とJoin()の組み合わせは、変換が必要なシナリオに適しています。 4)redoce()メソッドは、他のタイプの削減に適していますが、文字列の連結には非効率的です。完全な文は終了します。


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