Python matplotlib画图与中文设置操作实例分析

本文实例讲述了Python matplotlib画图与中文设置操作。分享给大家供大家参考,具体如下:

采用matplotlib作图时默认设置下是无法显示中文的,例如编写如下python脚本,

#-*- coding: utf-8 -*-
from pylab import *
t = arange(-4*pi, 4*pi, 0.01)
y = sin(t)/t
plt.plot(t, y)
plt.title(u'钟形函数')
plt.xlabel(u'时间')
plt.ylabel(u'幅度')
plt.show()

显示出来的结果如图1所示,可见标题、标签都无法正常显示中文:

实际上,matplotlib是支持unicode编码的,出现图1的问题主要是没有找到合适的中文字体,在matplotlib的配置文件中,可以看到字体的默认设置如下:

#font.family     : sans-serif
#font.sans-serif   : Bitstream Vera Sans, Lucida Grande, Verdana, Geneva, Lucid, Arial, Helvetica, Avant Garde, sans-serif

并没有中文字体,所以我们只要手动添加中文字体的名称就可以了,不过并不是添加我们熟悉的“宋体”或“黑体”这类的名称,而是要添加字体管理器识别出的字体名称,matplotlib自身实现的字体管理器在文件font_manager.py中,自动生成的可用字体信息在保存在文件fontList.cache里,可以搜索这个文件查看对应字体的名称,例如simhei.ttf对应的名称为'SimHei',simkai.ttf对应的名称为'KaiTi_GB2312'等。因此我们只要把这些名称添加到配置文件中去就可以让matplotlib显示中文,修改的方法有两种:

1. 直接修改配置文件matplotlibrc

在配置文件中找到font.sans-serif的设置,然后添加需要的中文字体名称,例如:

font.sans-serif    : SimHei, Bitstream Vera Sans, Lucida Grande, Verdana, Geneva, Lucid, Arial, Helvetica, Avant Garde, sans-serif

2. 动态设置(推荐方式)

在python脚本中动态设置matplotlibrc,这样不需要更改配置文件,方便灵活,例如:

mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']

修改后的代码如下:

#-*- coding: utf-8 -*-
from pylab import *
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
t = arange(-4*pi, 4*pi, 0.01)
y = sin(t)/t
plt.plot(t, y)
plt.title(u'钟形函数')
plt.xlabel(u'时间')
plt.ylabel(u'幅度')
plt.show()

显示出来的结果如图2所示,可见标题、标签都能正常显示中文:

但是细心些可以看出图2显示的结果并不正确,注意对比图1和图2的横坐标的坐标值,会发现图2中负轴的横坐标值不对,负号不见了!很明显,这不是程序的错误,而是由于更改了字体导致显示不出负号,在配置文件中我们可以在axes相关设置里找到如下设置:

#axes.unicode_minus : True

可见默认情况下采用的是unicode的minus,看来我们选择的字体对这点支持不够,所以只要把它设置为False就可以了,最终的代码如下:

#-*- coding: utf-8 -*-
from pylab import *
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
t = arange(-4*pi, 4*pi, 0.01)
y = sin(t)/t
plt.plot(t, y)
plt.title(u'钟形函数')
plt.xlabel(u'时间')
plt.ylabel(u'幅度')
plt.show()

最终显示的结果如图3所示,一切都正常了。

更多关于Python相关内容感兴趣的读者可查看本站专题:《Python数学运算技巧总结》、《Python数据结构与算法教程》、《Python函数使用技巧总结》、《Python字符串操作技巧汇总》、《Python入门与进阶经典教程》及《Python文件与目录操作技巧汇总》

希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。

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