python坐标轴乱码

时间: 2023-10-29 19:57:21 浏览: 47
您好!对于Python中的坐标轴乱码问题,您可以尝试以下解决方案: 1. 使用中文字体:在绘制坐标轴时,可以指定使用支持中文的字体。在Matplotlib中,可以使用`font_manager`模块来加载和管理字体。首先,确保您已经安装了中文字体,然后可以使用以下代码示例来设置中文字体: ```python import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.font_manager import FontProperties # 指定中文字体文件路径 font_path = '/path/to/your/font.ttf' # 加载字体文件 my_font = FontProperties(fname=font_path) # 使用中文字体 plt.xlabel('横坐标', fontproperties=my_font) plt.ylabel('纵坐标', fontproperties=my_font) plt.title('标题', fontproperties=my_font) # 绘制图形 plt.plot(x, y) plt.show() ``` 2. 设置全局字体:如果您需要在多个图形中使用相同的字体,可以通过设置Matplotlib的全局字体来解决乱码问题。您可以在代码开始部分添加以下代码: ```python import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.font_manager as fm # 指定全局字体文件路径 font_path = '/path/to/your/font.ttf' # 加载字体文件 font_prop = fm.FontProperties(fname=font_path) # 设置全局字体 plt.rcParams['font.family'] = font_prop.get_family() ``` 这样,所有后续的图形都会使用指定的字体进行渲染。 希望这些解决方案能够帮助您解决坐标轴乱码问题!如果还有其他问题,请随时提问。

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python三维散点图动图代码( #要将三维散点图变成动画可使用 Matplotlib 库中的 FuncAnimation 类,将每组数据的前 i 个数据点逐步添加到图形中,从而创建一个动画效果: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D from matplotlib.animation import FuncAnimation # 三组数据 data1 = [(2000,40,30),(2001,78,58),(2002,124,83),(2003,211,145),(2004,218,159),(2005,290,214),(2006,323,207),(2007,359,199),(2008,283,181),(2009,272,181),(2010,300,193),(2011,257,144),(2012,340,205),(2013,364,225),(2014,357,217),(2015,394,248),(2016,472,200),(2017,803,245),(2018,1187,158),(2019,1526,118)] data2 = [(2000,345,153),(2001,488,253),(2002,678,423),(2003,737,374),(2004,1127,534),(2005,1252,602),(2006,1199,646),(2007,1249,688),(2008,1050,565),(2009,854,484),(2010,615,390),(2011,578,425),(2012,569,413),(2013,488,39),(2014,584,495),(2015,436,321),(2016,579,320),(2017,591,118),(2018,470,43),(2019,27,1)] data3 = [(2000,139,118),(2001,158,112),(2002,252,179),(2003,349,188),(2004,427,219),(2005,530,210),(2006,530,210),(2007,520,191),(2008,456,220),(2009,304,180),(2010,324,203),(2011,293,180),(2012,264,166),(2013,233,157),(2014,203,124),(2015,221,136),(2016,227,107),(2017,224,77),(2018,144,33),(2019,84,3)] # 创建三维坐标系 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') # 定义动画函数 def update(i): # 绘制散点图 ax.scatter([d[0] for d in data1[:i]], [d[1] for d in data1[:i]], [d[2] for d in data1[:i]], c='r', marker='o') ax.scatter([d[0] for d in data2[:i]], [d[1] for d in data2[:i]], [d[2] for d in data2[:i]], c='g', marker='o') ax.scatter([d[0] for d in data3[:i]], [d[1] for d in data3[:i]], [d[2] for d in data3[:i]], c='b', marker='o') # 设置坐标轴标签 ax.set_xlabel('年份') # 添加x轴标签 ax.set_ylabel('发明专利数量') # 添加y轴标签 ax.set_zlabel('降低成本专利数量') # 添加z轴标签 # 解决中文显示问题 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 设置中文字体 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 字符显示正确,该语句解决图像中的“-”负号的乱码问题 # 创建动画对象 ani = FuncAnimation(fig, update, frames=range(1, 21), interval=500) # 显示动画 plt.show())怎么保存为动画呢

修改 # 导入jieba模块,用于中文分词 import jieba # 导入matplotlib,用于生成2D图形 import matplotlib.pyplot as plt # 导入wordcount,用于制作词云图 from wordcloud import WordCloud, STOPWORDS, ImageColorGenerator # 获取所有评论 comments = set() # 使用 set 来去除重复项 try: with open('comments.txt', mode='r', encoding='utf-8') as f: rows = f.readlines() for row in rows: # 获取评论内容并去除空格 comment = row.split(',')[2].strip() if comment != '': comments.add(comment) except FileNotFoundError: print('文件不存在') except Exception as e: print('文件读取失败:', e) # 输出去重后的评论数量 print('评论数量:', len(comments)) # 设置分词 comment_after_split = jieba.cut(str(comments), cut_all=False) # 非全模式分词,cut_all=false words = " ".join(comment_after_split) # 以空格进行拼接 # print(words) # 设置屏蔽词 stopwords = STOPWORDS.copy() stopwords.add("电影") stopwords.add("一部") stopwords.add("一个") stopwords.add("没有") stopwords.add("什么") stopwords.add("有点") stopwords.add("这部") stopwords.add("这个") stopwords.add("不是") stopwords.add("真的") stopwords.add("感觉") stopwords.add("觉得") stopwords.add("还是") stopwords.add("但是") stopwords.add("就是") # 导入背景图 bg_image = plt.imread('xin.jpg') # 设置词云参数,参数分别表示:画布宽高、背景颜色、背景图形状、字体、屏蔽词、最大词的字体大小 wc = WordCloud(width=1024, height=768, background_color='white', mask=bg_image, font_path='simhei.ttf', stopwords=stopwords, max_font_size=400, random_state=50) # 将分词后数据传入云图 wc.generate_from_text(words) plt.imshow(wc) plt.axis('off') # 不显示坐标轴 plt.show() # 保存结果到本地 wc.to_file('词云图.jpg')

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