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Python利用Matplotlib繪圖無法顯示中文字體的解決方案

更新時(shí)間：2022年04月28日 10:22:21 作者：機(jī)器想學(xué)習(xí)

在很長一段時(shí)間里用Python繪圖,matplotlib都不能很好的顯示中文,下面這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于Python利用Matplotlib繪圖無法顯示中文字體的解決方案,文中通過實(shí)例代碼介紹的非常詳細(xì),需要的朋友可以參考下

發(fā)現(xiàn)問題

我在利用Pycharm中的matplotlib庫進(jìn)行繪圖的時(shí)候，出現(xiàn)了一個(gè)問題，當(dāng)我將所繪的圖的橫，縱坐標(biāo)，希望加上一個(gè)中文描述的時(shí)候，比如，'橫坐標(biāo)'，'縱坐標(biāo)'類似這樣的描述方法。出現(xiàn)了很多人都會(huì)出現(xiàn)的一個(gè)問題。

import matplotlib.pyplot as plt
 
squares = [1, 4, 9, 16, 25]
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(squares, linewidth=3)
#設(shè)置圖表標(biāo)題并給坐標(biāo)軸加上標(biāo)簽。
ax.set_title("主題", size=14)
ax.set_xlabel("橫坐標(biāo)", size=14, color='red')
ax.set_ylabel("縱坐標(biāo)", size=14, color='red')
 
ax.tick_params(axis='both', labelsize=14)
plt.show()

結(jié)果不出意外成為了這樣

最開始以為是我的pycharm軟件的語言配置出現(xiàn)了，問題，后來左改一下，右改一下，發(fā)現(xiàn)并沒有什么作用，喜歡對(duì)問題刨根問底的我，查詢很多資料發(fā)現(xiàn)出現(xiàn)這樣的問題是因?yàn)镸atplotlib庫中沒有與所輸入的中文字符匹配的語言，所以無法正常顯示中文，所以在這里把解決方案分享給大家。

pycharm顯示的錯(cuò)誤如下：

UserWarning: Glyph 32437 (\N{CJK UNIFIED IDEOGRAPH-7EB5}) missing from current font.
FigureCanvasAgg.draw(self)

解決方式：

首先應(yīng)該查詢一下matplotlib中擁有哪些語言?？梢酝ㄟ^以下代碼實(shí)現(xiàn)：

from matplotlib.font_manager import FontManager
mpl_fonts = set(f.name for f in FontManager().ttflist)
print('all font list get from matplotlib.font_manager:')
for f in sorted(mpl_fonts):
    print('\t' + f)

然后軟件顯示結(jié)果中我們可以發(fā)現(xiàn)一系列包含中文的語言格式，例如Microsoft YaHei，YouYuan等

對(duì)于這個(gè)問題我就比較疑惑了，既然他有最后卻無法成功顯示，廢話不多說，直接上干貨，既然他有這種語言，那么我們?cè)诔绦蚶?，將他設(shè)置成包含中文語言就可以，實(shí)現(xiàn)方式如下：

import matplotlib
matplotlib.rc("font", family='Microsoft YaHei')

這兩行代碼，就將顯示圖片時(shí)的語言設(shè)置成為了 Microsoft YaHei,也就是我們電腦里面常用的微軟雅黑這種字體

運(yùn)行程序，結(jié)果不出所料地顯示了中文：

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib
matplotlib.rc("font", family='Microsoft YaHei')
 
squares = [1, 4, 9, 16, 25]
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(squares, linewidth=3)
#設(shè)置圖表標(biāo)題并給坐標(biāo)軸加上標(biāo)簽。
ax.set_title("主題", size=14)
ax.set_xlabel("橫坐標(biāo)", size=14, color='red')
ax.set_ylabel("縱坐標(biāo)", size=14, color='red')
 
ax.tick_params(axis='both', labelsize=14)
plt.show()

結(jié)果如下：