这篇文章主要介绍python如何设置matplotlib正确显示中文，文中介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！
Python的优点有哪些
1、简单易用，与C/C++、Java、C# 等传统语言相比，Python对代码格式的要求没有那么严格；2、Python属于开源的，所有人都可以看到源代码，并且可以被移植在许多平台上使用；3、Python面向对象，能够支持面向过程编程,也支持面向对象编程；4、Python是一种解释性语言，Python写的程序不需要编译成二进制代码，可以直接从源代码运行程序；5、Python功能强大，拥有的模块众多，基本能够实现所有的常见功能。
一、前言
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showplt.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@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showplt.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FontPropertiesfont = 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@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 pltfrom 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showplt.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 -*-"""@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, 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showplt.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 -*-"""@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 pltimport 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showplt.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@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]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showplt.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
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