这篇文章主要介绍了python matplotlib中文显示参数设置解析,具有一定借鉴价值,对python感兴趣的朋友可以参考下。
最近在学习python著名的绘图包matplotlib时发现,有时候图例等设置无法正常显示中文,于是就想把这个问题解决了。
PS:本文仅针对Windows,其他平台仅供参考。
原因
大致就是matplotlib库中没有中文字体。
我安装的anaconda,这是对应的matplotlib的字体所在文件夹(怎么找到matplotlib配置文件夹所在,下面解决方案会叙述,easyman~)。
C:\Anaconda64\Lib\site-packages\matplotlib\mpl-data\fonts\ttf
解决方案
现在整理一下我认为比较好的解决方案:
每次编写代码时进行参数设置
#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'
一劳永逸(推荐)
import matplotlib matplotlib.matplotlib_fname() #将会获得matplotlib包所在文件夹
然后进入C:\Anaconda64\Lib\site-packages\matplotlib\mpl-data该文件夹下就能看到matplotlibrc配置文件。
1)打开该配置文件,找到下面这行:
#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
然后,将前面的注释去掉!
2)找中文字体放到matplotlib字体库中。
在Windows文件夹下:C:\Windows\Fonts\MicrosoftYaHeiUI复制该字体,然后粘贴到C:\Anaconda64\Lib\site-packages\matplotlib\mpl-data\fonts\ttf文件夹,并给它重命名为Vera.ttf。
注明:这一步的作用其实就是将matplotlib中一个默认的字体替换为我们复制过来的中文字体,将这个中文字体命名改为matplotlib中有的字体名。
其实,还有其他方案,但是貌似在我这儿没成功。
补充
坐标轴的负号正常显示
#去掉了注释符号,同时,改为False axes.unicode_minus : False
举例
#coding:utf-8 import matplotlib.pyplot as plt plt.plot((1,2,3),(4,3,-1)) plt.xlabel(u'横坐标') plt.ylabel(u'纵坐标') plt.show()
总结
以上就是本文关于python matplotlib中文显示参数设置解析的全部内容,希望对大家有所帮助。感兴趣的朋友可以继续参阅本站:
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以上是python matplotlib中文显示参数设置解析_python的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

Python和C 各有优势,选择应基于项目需求。1)Python适合快速开发和数据处理,因其简洁语法和动态类型。2)C 适用于高性能和系统编程,因其静态类型和手动内存管理。

选择Python还是C 取决于项目需求:1)如果需要快速开发、数据处理和原型设计,选择Python;2)如果需要高性能、低延迟和接近硬件的控制,选择C 。

通过每天投入2小时的Python学习,可以有效提升编程技能。1.学习新知识:阅读文档或观看教程。2.实践:编写代码和完成练习。3.复习:巩固所学内容。4.项目实践:应用所学于实际项目中。这样的结构化学习计划能帮助你系统掌握Python并实现职业目标。

在两小时内高效学习Python的方法包括:1.回顾基础知识,确保熟悉Python的安装和基本语法;2.理解Python的核心概念,如变量、列表、函数等;3.通过使用示例掌握基本和高级用法;4.学习常见错误与调试技巧;5.应用性能优化与最佳实践,如使用列表推导式和遵循PEP8风格指南。

Python适合初学者和数据科学,C 适用于系统编程和游戏开发。1.Python简洁易用,适用于数据科学和Web开发。2.C 提供高性能和控制力,适用于游戏开发和系统编程。选择应基于项目需求和个人兴趣。

Python更适合数据科学和快速开发,C 更适合高性能和系统编程。1.Python语法简洁,易于学习,适用于数据处理和科学计算。2.C 语法复杂,但性能优越,常用于游戏开发和系统编程。

每天投入两小时学习Python是可行的。1.学习新知识:用一小时学习新概念,如列表和字典。2.实践和练习:用一小时进行编程练习,如编写小程序。通过合理规划和坚持不懈,你可以在短时间内掌握Python的核心概念。

Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。


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