我指定的是myfont = r'‪C:\Windows\Fonts\simsun.ttc' # 指定字体，默认字体不支持中文

你指定的字体文件路径是 `r'‪C:\Windows\Fonts\simsun.ttc'`，这个路径是 Windows 系统下的宋体字体文件路径。如果你的代码在 Windows 系统上运行，这个路径应该是正确的。

但是，你可能需要注意以下几点：

1. 字体文件路径中的反斜杠 `\` 需要转义，可以使用双反斜杠 `\\` 或者单斜杠 `/`。

2. 如果你的字体文件名不是 simsun.ttc，需要替换成你实际使用的字体文件名。

3. 如果你的代码在非 Windows 系统上运行，需要使用相应的字体文件路径。

你可以尝试使用以下代码来指定字体文件路径：

import os
from wordcloud import WordCloud

# 获取当前文件所在目录
current_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))

# 指定字体文件路径
font_path = os.path.join(current_dir, 'simsun.ttc')

# 生成词云
wc = WordCloud(font_path=font_path)

这里使用了 Python 的 `os` 模块来获取当前文件所在目录，然后使用 `os.path.join` 方法拼接字体文件路径。这样可以避免在不同系统上使用不同的字体文件路径。

相关问题

使用sns设置汉字需要使用FontProperties类 myfont=FontProperties(fname=r'C:\Windows\Fonts\simhei.ttf',size=14) # 设置图风格 sns.set(style="darkgrid") # 去掉上部和右边框 sns.despine() sns.set(font=myfont.get_name()) sns.countplot(x="age",hue="sex",data=user_feat,palette="Set2") group_labels = ["未知","15岁以下","16-25岁","26-35岁","36-45岁","46-55岁","56岁以上"] plt.xticks(range(7),group_labels,rotation=30) plt.legend(labels=["男性","女性","未知"]) plt.show()

这段代码同样使用了Seaborn库进行可视化，绘制了一个带有分组和标签的计数图，展示了用户基本特征中年龄和性别之间的关系。代码中首先使用FontProperties类指定了字体的路径和大小，用于设置中文字符的显示。接着，使用Seaborn的set方法设置图表的风格和字体，并使用despine方法去掉图表上部和右边的边框。接下来，使用countplot方法绘制计数图，其中x参数指定了x轴的取值，hue参数指定了分组的标准，用于区分不同性别的数据。palette参数指定了颜色的调色板，用于美化图表。接下来，使用xticks方法和rotation参数指定了x轴的刻度标签和旋转角度。最后，使用legend方法添加图例，指定了标签的名称。通过这样的可视化方式，我们可以更好地观察不同年龄段和性别之间的分布情况，从而更好地理解用户群体的特征和规律。

myfont1 = fm.FontProperties(fname=r'C:\Users\25808\AppData\Local\Microsoft\Windows\Fonts\汉仪特细等线简.ttf')

引用中提到了一个存储了simhei.ttf字体属性的FontEntry实例，以及引用中的FontManager类。根据这些信息，可以使用FontProperties类来创建一个自定义字体myfont1。所以，可以使用以下代码来创建myfont1:

import matplotlib.font_manager as fm

myfont1 = fm.FontProperties(fname=r'C:\Users\25808\AppData\Local\Microsoft\Windows\Fonts\汉仪特细等线简.ttf')

这将创建一个名为myfont1的FontProperties实例，该实例使用指定路径下的汉仪特细等线简.ttf字体文件作为字体。