matplotlib.pyplot中文乱码

时间: 2023-10-16 12:03:42 浏览: 100
在Matplotlib中解决中文乱码问题有两种方式。第一种方式是使用Matplotlib自带的字体管理器来设置中文字体。你可以使用`matplotlib.font_manager`模块来查找系统中可用的中文字体，并将其设置为Matplotlib的默认字体。具体的用法可以参考Matplotlib官方文档中的。 另一种方式是手动更改Matplotlib的配置文件`matplotlibrc`。你可以使用`matplotlib.matplotlib_fname()`函数来查找该文件的位置，并用文本编辑器打开它。在配置文件中找到字体相关的设置，并将其修改为支持中文的字体。具体的步骤可以参考和中提供的相关示例和文档。 总之，你可以根据个人的需求选择其中一种方式来解决Matplotlib中的中文乱码问题。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [Python中使用matplotlib时显示中文乱码_(或更改字体)](https://blog.csdn.net/xiaochenXIHUA/article/details/130116221)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *3* [【Python】Matplotlib处理中文乱码问题](https://blog.csdn.net/weixin_45718987/article/details/124584529)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]
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matplotlib中文乱码解决办法

matplotlib中文乱码解决办法
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完美解决Python下matplotlib绘图中文乱码问题(亲测有效)

1、查看matplotlib配置文件的位置 import matplotlib print(matplotlib.matplotlib_fname()) /home/kiosk/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/matplotlib/mpl-data/matplotlibrc 2、将字体放在指定目录 SimHei.ttf字体下载链接：字体下载链接 将下载好的SimHei.ttf字体拷贝到/home/kiosk/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/matplotlib/mpl-data/matplotlibrc/
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Python中文乱码

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import matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['font.family'] = ['SimHei'] 中的font.family什么意思

这段代码是用于设置 matplotlib 的绘图参数...在这里，['SimHei'] 表示要使用中文字体“黑体”，这样可以确保在绘制中文时不会出现乱码。如果没有设置字体族名，matplotlib 会使用默认的字体，可能无法正确显示中文。

import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd plt.rcParams['font.sans-serif']=['Arial Unicode MS'] plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False df = pd.read_csv("vehicles-数据.csv",encoding='gbk')将汽车的传动方式（trany）改为“Auto”和”Manual”。统计不同类型的记录数量

这段代码片段中，首先导入了matplotlib.pyplot和pandas库，并对字体进行了设置以支持中文显示。然后使用pandas的read_csv函数读取了名为“vehicles-数据.csv”的csv文件，通过设置encoding参数为'gbk'来解决中文乱码...

python中import numpy as np np.seterr(all='ignore') import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False sns.set_style("whitegrid",{'font.sans-serif':['simhei','Arial']})是什么意思

4. import matplotlib.pyplot as plt：导入 Matplotlib 库中的 pyplot 模块并将其命名为 plt，用于绘制各种类型的图表； 5. import seaborn as sns：导入 Seaborn 库并将其命名为 sns，用于进行更加美观的数据...

import matplotlib.pyplot as plttop_names = sorted(count_dict.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:10]top_names_dict = dict(top_names)plt.bar(top_names_dict.keys(), top_names_dict.values())plt.title('Top 10 Names in War and Peace')plt.xlabel('Names')plt.ylabel('Frequency')plt.show()

在使用matplotlib库绘制中文柱形图或饼图时，需要使用中文字体，否则会出现中文乱码的情况。 您可以在代码中添加以下语句，来指定中文字体： python from matplotlib.font_manager import FontProperties font...

import requests import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.font_manager as fm from bs4 import BeautifulSoup # 发送HTTP请求，获取网页内容 url = 'http://www.weather.com.cn/weather/101260101.shtml' response = requests.get(url) content = response.text # 解析网页内容，提取天气数据 soup = BeautifulSoup(content, 'html.parser') weather_list = soup.find('ul', class_='t clearfix').find_all('li') dates = [] temperatures = [] for weather in weather_list: date = weather.find('h1').text.strip() temperature = weather.find('p', class_='tem').text.strip().replace('\n', '').replace(' ', '') dates.append(date) temperatures.append(temperature) # 数据可视化 plt.plot(dates, temperatures) plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimSun', 'Arial'] plt.xlabel('日期') plt.ylabel('温度') plt.title('贵阳未来一周天气预报',fontname=['SimHei']) plt.xticks(rotation=45) plt.show()该代码得到的结果X轴出现字符乱码，如何解决。

import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.font_manager as fm from bs4 import BeautifulSoup # 发送HTTP请求，获取网页内容 url = 'http://www.weather.com.cn/weather/101260101.shtml' response = ...

补全程序，完成以下功能：使用np.random.randint(）函数随机产生一组取值为[50，90)之间，size值为（10，12）的整数，作为上海市一年的平均相对湿度百分比的值。以1~12月的英文缩写为标签，绘制箱型图。import numpy as np import matplotlib.pyplot as ____ plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 避免中文出现乱码 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False humidity = np.random.randint(50, ____, (10, 12)) labels = ['Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr', 'May', 'Jun', 'Jul', 'Aug', 'Sept', 'Oct', 'Nov', 'Dec'] plt.____(humidity, labels=labels, sym='*', whis=1.25, widths=0.6) plt.____('平均相对湿度百分比') plt.____()

import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 避免中文出现乱码 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False humidity = np.random.randint(50, 90, (10, 12)) labels = ['...

import pandas as pd from mlxtend.preprocessing import TransactionEncoder from mlxtend.frequent_patterns import apriori import matplotlib.pyplot as plt dataset = [['啤酒', '尿布'], ['啤酒', '牛肉', '尿布'], ['啤酒', '尿布', '笔记本电脑'], ['啤酒', '牛肉'], ['啤酒', '花生米']] te = TransactionEncoder() te_ary = te.fit_transform(dataset) df = pd.DataFrame(te_ary, columns=te.columns_) frequent_itemsets = apriori(df, min_support=0.4, use_colnames=True) fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 5)) plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False frequent_itemsets.plot(kind='barh', y='support', x='itemsets', ax=ax, color='purple') ax.set_title('Frequent Itemsets') ax.set_xlabel('Support') plt.show()

这是一个使用 mlxtend 库实现 Apriori 算法的代码示例，用于发现频繁项集。 代码的前半部分是数据预处理...此外，在使用 matplotlib 绘图时，为了避免中文乱码，我们设置了字体为 SimHei，同时关闭了 Unicode 减号。

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np y = np.array([5.0,14.9,11.2,15.6,11.5,10.5,12.8,8.8,5.0,4.7]) plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei'] #指定字体为雅黑，解决文字乱码问题 plt.pie(y, labels=['《Jay》', '《范特西》', '《八度空间》', '《叶惠美》', '《七里香》','《十一月的萧邦》', '《依然范特西》','《我很忙》','《魔杰座》','《跨时代》'], # 设置饼图标签 autopct="(%1.1f%%)" #饼块内标签。 colors=("r","blue","green","yellow","purple","r","blue","green","yellow","orange")， #设置各饼块的颜色，r表示red，blue代表蓝色 explode=[0,0,0,0.1,0,0,0,0,0,0] #离心率 ) plt.title("各专辑销量动态数据") plt.show()

在这段代码中，你使用了plt.rcParams来设置字体为微软雅黑，以解决中文文字乱码的问题。然后使用plt.pie()函数传入销量数据y和专辑名称标签labels，并使用参数autopct设置饼块内的标签显示格式为百分比...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.gridspec as gridspec plt.rcParams[“font.sans-serif”]=[“SimHei”] x_month=np.array([‘1月’,‘2月’,‘3月’,‘4月’,‘5月’,‘6月’]) y_sales=np.array([2150,1080,1392,1479,1323,1490]) x_citys=np.array([‘北京’,‘上海’,‘广州’,‘深圳’,‘浙江’,‘重庆’]) y_sale_count=np.array([87564,65784,54538,34807,45688,67499]) fig=plt.figure(constrained_layout=True) gs=fig.add_gridspec(2,2) ax_one=fig.add_subplot(gs[0,:]) ax_two=fig.add_subplot(gs[1,0]) ax_thr=fig.add_subplot(gs[1,1]) ax_one.bar(x_month,y_sales,width=0.5,color=’#3299CC’) ax_one.set_title(‘2020080603051’) ax_one.set_ylabel(‘销售额’) ax_two.plot(x_citys,y_sale_count,‘m–o’,ms=8) ax_two.set_title(‘分公司销量’) ax_two.set_ylabel(‘销量’) ax_thr.stackplot(x_citys,y_sale_count,color=’#9999FF’) ax_thr.set_title(‘分公司销量’) ax_thr.set_ylabel(‘销量’) plt.show()修改这段代码至python可运行

蓝色’) ax_one.set_title(‘月销售额’) ax_one.set_xlabel(‘月份’) ax_one.set_ylabel(‘销售额（元）’) ax_two.pie(y_...同时，为了避免中文乱码问题，设置了字体为SimHei。最后使用plt.show()来展示整个画布。

import matplotlib.pyplot as plt import squarify import pandas as pd plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei'] # 解决中文乱码问题 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 导入数据 data = pd.read_excel('C:/Users/lenovo/Desktop/《物流信息分析》Python课设资料/Datasets/1 Mat-dataset.xlsx') # 将月单位租金均值转化为整数形式 unit_price_mean= data.groupby('division')['unit_price'].mean() new_dict = {key: int(value) for key, value in unit_price_mean.items()} print(new_dict) # 树地图参数设置 label = ['宝安','南山','龙华','福田','龙岗','光明','罗湖','盐田','布吉'] sizes = new_dict # 绘制树地图 fig = plt.figure(figsize=(12, 8)) ax = fig.add_subplot(111) squarify.plot(sizes=sizes,label=label, edgecolor='white', linewidth=3) plt.title('深圳市出租房各区单位租金均值（元/月·平方米）', fontsize=20, color= 'purple') # 隐藏坐标轴 plt.axis('off') # 显示图形 plt.show()代码哪里有错

根据你提供的代码，我检查了一下，现在导入...另外，确保你已经装了所需的库（matplotlib、squar、pandas）。 如果你已经按上述要求进行了更改但仍然遇错误，请提供更具的错误信息，这我可以更好地帮你找出问题所。

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt df=pd.read_excel('mrbook.xlsx') #导入Excel文件 x=[1,2,3,4,5,6] y1=df['销量'] y2=df['rate'] fig = plt.figure() plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #解决中文乱码 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #用来正常显示负号 ax1 = fig.add_subplot(111) #添加子图 plt.title('销量情况对比') #图表标题 #图表x轴标题 plt.xticks(x,['1月','2月','3月','4月','5月','6月']) ax1.bar(x,y1,label='left') ax1.set_ylabel('销量（册）') #y轴标签 ax2 = ax1.twinx() #共享x轴添加一条y轴坐标轴 ax2.plot(x,y2,color='black',linestyle='--',marker='o',linewidth=2,label=u"增长率") ax2.set_ylabel(u"增长率") for a,b in zip(x,y2): plt.text(a, b+0.02, '%.2f' % b, ha='center', va= 'bottom',fontsize=10,color='red') plt.show()

这段代码使用了pandas和matplotlib库来绘制一个柱状图和折线图的组合图。首先，通过pd.read_excel函数导入名为"mrbook.xlsx"的Excel文件，并将数据存储在DataFrame对象df中。然后，定义了x轴的数据为[1,2,3,4,5,...

这段代码中是否有错误import time import numpy as np import xlrd import matplotlib.pyplot as plt import pyecharts.options as opts from pyecharts.charts import Line import datetime for j in range(0,5): # 获取文件并读取数据 data = xlrd.open_workbook_xls('歌手热门前十歌曲基本信息.xls') table = data.sheets()[j] geshou = table.row_values(0)[0] names1 = [] # 歌曲名 times = [] # 发布时间 for i in range(7, 17): name = table.row_values(i)[0] # time1 = time.strptime(table.row_values(i)[3],"%y %b %d") time1 = int(table.row_values(i)[3].replace("-", "")) #print(time1) names1.append(name) times.append(time1) # print(names1) # print(times) # print(geshou) # 定义画布大小 # fig = plt.figure(figsize=(5,8)) plt.rcParams["font.sans-serif"] = "SimHei" # 解决中文乱码 # 将格式转为flot浮点型 # 画线 plt.plot(names1, times, label='歌曲发布时间', marker='D', color='green') # X、Y轴刻度标签 plt.xlabel('发布时间') plt.ylabel('歌曲名') plt.xticks(rotation=45) # 图表题 plt.title('歌手<'+geshou+'>歌曲发布时间图') # 折现说明 plt.legend() plt.show()

这段代码中没有明显的语法错误...4. 折线图的横坐标应该是时间，而不是歌曲名，可以尝试使用 dates.date2num() 将时间字符串转换为 matplotlib 中的日期格式，再进行绘图。 希望这些提示可以帮助你进一步完善代码。

matplotlib中的汉字乱码

在使用matplotlib库进行绘图时，如果遇到汉字显示为乱码的问题，这通常是因为字体支持不足导致的。解决这个问题有以下几个步骤： 1. **检查字体**：确保你的系统安装了支持中文的字体，如SimHei, Microsoft ...

from matplotlib import font_manager as fm import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #解决中文乱码 plt.style.use('ggplot') from matplotlib import cm #原始数据 shapes = ['天津', '江西省', '安徽省', '云南省', '福建省', '河南省', '辽宁省', '重庆', '湖南省', '四川省', '北京', '上海', '广西壮族自治区', '河北省', '浙江省', '江苏省', '湖北省', '山东省', '广东省'] values = [287,383,842,866,1187,1405,1495,1620,1717, 2313,2378,3070,4332,5841,6482,7785,9358,9818,20254] s = pd.Series(values, index=shapes) labels = s.index sizes = s.values fig, ax = plt.subplots(figsize=(6,6)) # 设置绘图区域大小 colors = cm.rainbow(np.arange(len(sizes))/len(sizes)) # 颜色地图：秋天→彩虹→灰色→春天→黑色 patches, texts, autotexts = ax.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.0f%%', shadow=False, startangle=170, colors=colors) ax.axis('equal') ax.set_title('各地区线上图书销售占比图',loc='left') # 重新设置字体大小 proptease = fm.FontProperties() # 字体大小（从小到大）: xx-small、x-small、small、medium、large、x-large、xx-large，或者是数字，如18 proptease.set_size('small') plt.setp(autotexts, fontproperties=proptease) plt.setp(texts, fontproperties=proptease) plt.show()

这段代码使用了matplotlib库来绘制一个饼图，表示各地区线上图书销售的占比情况。首先，导入了需要的库，并设置了中文字体和绘图样式。 然后，定义了原始数据，将地区名称存储在列表shapes中，将销售数量存储在...

matplotlib.pyplot，中文乱码

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import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import math

# 解决图标题中文乱码问题 import matplotlib as mpl mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 指定默认字体 mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题 #原...

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### 解决 Matplotlib Pyplot 中文表头乱码的方法 当使用 Matplotlib 进行绘图时，如果图表中的文本（如标题、标签等）包含中文字符，默认情况下可能会遇到乱码问题。这是因为默认字体不支持中文字符。 为了使中文...

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数据集yorkurban怎么跑

运行数据集yorkurban通常涉及到以下几个步骤，具体操作可能会根据你的研究或应用目的有所不同。以下是一个通用的流程： 1. **下载数据集**： 首先，你需要从官方网站或其他可信的数据集资源下载yorkurban数据集。通常，数据集会以压缩文件的形式提供。 2. **解压文件**： 下载完成后，解压文件到一个你方便访问的目录。 3. **安装必要的软件**： 根据数据集的格式和你的应用需求，安装必要的软件和库。例如，如果数据集是图像数据，你可能需要安装OpenCV或Pillow等图像处理库。 4. **加载数据集**： 使用编程语言（如Python）加载数据