Matplotlib 中文显示：从入门到精通

简介

Matplotlib 是 Python 中广泛使用的绘图库，它能生成各种高质量的可视化图表。然而，默认情况下 Matplotlib 对中文的支持并不友好，这给需要在图表中展示中文的用户带来了困扰。本文将详细介绍 Matplotlib 中文显示的相关知识，帮助你轻松解决中文显示问题，使你的可视化图表更加美观和专业。

基础概念

Matplotlib 本身默认使用的字体不包含中文字符集，所以当我们尝试在图表中显示中文时，就会出现方块或乱码的情况。为了正确显示中文，我们需要告诉 Matplotlib 使用包含中文字符的字体。字体在 Matplotlib 中是通过 FontProperties 类来管理的，我们可以通过设置相关参数来指定使用的字体。

使用方法

方法一：设置全局字体

可以通过修改 Matplotlib 的全局配置参数来设置中文字体。这样设置后，所有使用 Matplotlib 绘制的图表都会使用指定的中文字体。

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib

# 设置中文字体为黑体
matplotlib.rcParams['font.family'] = 'SimHei'

# 解决负号显示问题
matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

# 示例数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]

plt.plot(x, y)
plt.title('中文标题')
plt.xlabel('X 轴标签')
plt.ylabel('Y 轴标签')
plt.show()

方法二：为单个图表设置字体

如果你只想为某个特定的图表设置中文字体，可以使用 FontProperties 类。

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.font_manager import FontProperties

# 创建字体对象
font = FontProperties(fname=r'C:\Windows\Fonts\simhei.ttf', size=14)

# 示例数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]

plt.plot(x, y)
plt.title('中文标题', fontproperties=font)
plt.xlabel('X 轴标签', fontproperties=font)
plt.ylabel('Y 轴标签', fontproperties=font)
plt.show()

常见实践

简单折线图中的中文显示

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib

# 设置中文字体为黑体
matplotlib.rcParams['font.family'] = 'SimHei'
# 解决负号显示问题
matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

# 月份数据
months = ['一月', '二月', '三月', '四月', '五月']
sales = [100, 120, 150, 90, 130]

plt.plot(months, sales)
plt.title('各月销售额')
plt.xlabel('月份')
plt.ylabel('销售额')
plt.show()

柱状图中的中文显示

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib

# 设置中文字体为黑体
matplotlib.rcParams['font.family'] = 'SimHei'
# 解决负号显示问题
matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

# 水果名称
fruits = ['苹果', '香蕉', '橙子', '葡萄']
counts = [25, 30, 18, 22]

plt.bar(fruits, counts)
plt.title('水果销量统计')
plt.xlabel('水果种类')
plt.ylabel('销量')
plt.show()

最佳实践

选择合适的中文字体

不同的中文字体在外观和可读性上有所差异。在选择字体时，要考虑图表的主题和受众。例如，正式的商务报告可以选择宋体或黑体，而创意性的可视化可以选择一些独特的艺术字体。同时，要确保选择的字体在目标系统上可用。

避免字体冲突

如果在一个项目中同时使用多种字体，要注意避免字体冲突。可以统一使用一种中文字体和一种英文字体，并合理设置它们的优先级。另外，在使用 FontProperties 时，确保路径正确，否则可能会导致字体无法加载。

动态调整字体大小

根据图表的大小和复杂程度，动态调整字体大小。可以使用相对字体大小，例如 plt.title('标题', fontsize='large')，这样在不同分辨率下图表的可读性都能得到保证。同时，要注意各个元素（标题、标签、图例等）字体大小的一致性。

小结

通过本文的介绍，我们了解了 Matplotlib 中文显示的基础概念、使用方法、常见实践以及最佳实践。掌握这些知识后，你将能够轻松解决 Matplotlib 中中文显示的问题，创建出美观、专业且包含中文信息的可视化图表。在实际应用中，根据具体需求选择合适的方法和字体，不断优化图表的显示效果。