Matplotlib 中文显示

Matplotlib 中文显示不是特别友好，要在 Matplotlib 中显示中文，我们可以通过两个方法：

设置 Matplotlib 的字体参数。
下载使用支持中文的字体库。

在未设置字体，默认情况显示如下，中文部分不能正常显示：

Matplotlib 的字体参数

我们可以先获取系统的字体库列表：

示例代码

frommatplotlibimportpyplotaspltimportmatplotliba=sorted([f.nameforfinmatplotlib.font_manager.fontManager.ttflist])foriina:print(i)

输出结果类似如下：


...

Heiti TC

Helvetica

Helvetica Neue

Herculanum

Hiragino Maru Gothic Pro

Hiragino Mincho ProN

Hiragino Sans

Hiragino Sans GB

Hoefler Text

...

以上代码输出 font_manager 的 ttflist 中所有注册的名字，找一个看中文字体例如：STFangsong(仿宋）、Heiti TC（黑体）,然后添加以下代码即可。

对于 Windows：


plt.rcParams['font.family'] = 'SimHei'  # 替换为你选择的字体

在 Windows 系统上，选择 SimHei（黑体）或其他中文字体，并将其设置为 Matplotlib 的默认字体。

对于 Linux：


plt.rcParams['font.family'] = 'WenQuanYi Micro Hei'  # 替换为你选择的字体

在Linux系统上，使用 fc-list 命令查看已安装的字体，选择一个中文字体，并将其设置为 Matplotlib 的默认字体。

对于 macOS：


plt.rcParams['font.family'] = 'Heiti TC'  # 替换为你选择的字体

通过设置 plt.rcParams['font.family'] ，你告诉 Matplotlib 使用选择的字体来渲染文本，从而在图表中正确显示中文。

这样，你就能够在 Matplotlib 图表中使用系统支持的中文字体了。

示例代码

importmatplotlib.pyplotaspltplt.rcParams['font.family']='Heiti TC'# 替换为你选择的字体# 创建数据x=[1,2,3,4,5]y=[2,4,6,8,10]# 绘制折线图plt.plot(x,y)# 添加标题和标签plt.title('折线图示例')plt.xlabel('X轴')plt.ylabel('Y轴')# 显示图形plt.show()

这样中文就可以正常显示了，显示如下：

各大平台系统通用方法：

# -------------------------- 设置中文字体 start --------------------------

plt.rcParams['font.sans-serif'] = [

    # Windows 优先

    'SimHei', 'Microsoft YaHei',

    # macOS 优先

    'PingFang SC', 'Heiti TC',

    # Linux 优先

    'WenQuanYi Micro Hei', 'DejaVu Sans'

]

# 修复负号显示为方块的问题

plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

# -------------------------- 设置中文字体 end --------------------------

示例代码

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt# -------------------------- 设置中文字体 start --------------------------plt.rcParams['font.sans-serif']=[# Windows 优先'SimHei','Microsoft YaHei',# macOS 优先'PingFang SC','Heiti TC',# Linux 优先'WenQuanYi Micro Hei','DejaVu Sans']# 修复负号显示为方块的问题plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False# -------------------------- 设置中文字体 end --------------------------# 生成模拟数据：在正弦曲线基础上加入一些随机噪声np.random.seed(42)X=np.linspace(0,10,20)y_true=np.sin(X)# 真实的潜在规律（我们不知道）y_noise=np.random.randn(20)*0.3# 随机噪声y=y_true + y_noise# 我们实际观测到的数据plt.scatter(X,y,label='观测数据 (含噪声)',color='blue',alpha=0.6)plt.plot(X,y_true,label='真实规律 (y=sin(x))',color='green',linewidth=2)plt.xlabel('X')plt.ylabel('y')plt.title('数据与潜在规律')plt.legend()plt.grid(True)plt.show()

我们的目标是找到一条曲线（模型），能最好地描述这些蓝色散点（数据）所反映的规律。

模型对数据的描述程度，就是拟合。

使用字体库

Matplotlib 默认情况不支持中文，我们可以使用以下简单的方法来解决。

这里我们使用思源黑体，思源黑体是 Adobe 与 Google 推出的一款开源字体。

官网： https://source.typekit.com/source-han-serif/cn/

GitHub 地址： https://github.com/adobe-fonts/source-han-sans/tree/release/OTF/SimplifiedChinese

打开链接后，在里面选一个就好了：

你也可以在网盘下载: https://pan.baidu.com/s/10-w1JbXZSnx3Tm6uGpPGOw ，提取码： yxqu 。

可以下载个 OTF 字体，比如 SourceHanSansSC-Bold.otf，将该文件文件放在当前执行的代码文件中：

SourceHanSansSC-Bold.otf 文件放在当前执行的代码文件中：

示例代码

importnumpyasnpfrommatplotlibimportpyplotaspltimportmatplotlib# fname 为 你下载的字体库路径，注意 SourceHanSansSC-Bold.otf 字体的路径zhfont1=matplotlib.font_manager.FontProperties(fname="SourceHanSansSC-Bold.otf")x=np.arange(1,11)y=2*x+5plt.title("菜鸟教程 - 测试",fontproperties=zhfont1)# fontproperties 设置中文显示，fontsize 设置字体大小plt.xlabel("x 轴",fontproperties=zhfont1)plt.ylabel("y 轴",fontproperties=zhfont1)plt.plot(x,y)plt.show()

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