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：

实例

from matplotlib import pyplot as plt
import matplotlib
a=sorted([f.name for f in matplotlib.font_manager.fontManager.ttflist])

for i in a:
    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。

实例

import matplotlib.pyplot as plt

plt.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 --------------------------

实例

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# -------------------------- 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：

实例

import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt import matplotlib # 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 + 5 plt.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()

执行输出结果如下图：