matplotlib可以识别中文字符吗

可以，但是需要进行一些设置。具体方法如下：

1. 安装中文字体：在操作系统中安装中文字体，例如SimHei、SimSun等。

2. 设置rcParams参数：在代码中添加以下语句，设置字体为SimHei：

import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 设置中文字符
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 解决负号显示问题

3. 在绘图中使用中文字符：在绘图代码中使用中文字符即可，例如：

plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16])
plt.title("折线图")
plt.xlabel("横轴")
plt.ylabel("纵轴")
plt.show()

这样就可以在matplotlib中识别中文字符了。

相关问题

matplotlib识别汉字

在使用matplotlib库绘制图表时，如果要显示中文字符，需要先确保系统中已经安装了中文字体，并且配置matplotlib库使用该字体。以下是一种常用的方法：

1. 确保系统中安装了中文字体，比如微软雅黑、宋体等。可以在终端中使用以下命令查看已安装的字体：

fc-list :lang=zh

2. 在matplotlib中设置中文字体。在代码中添加以下内容：

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

# 设置中文字体
font = FontProperties(fname='字体文件路径')
plt.rcParams['font.family'] = font.get_name()

其中，`字体文件路径`需要替换为你系统中已经安装的中文字体文件的路径。

3. 然后就可以正常绘制图表，中文字符应该能够正确显示了。例如：

plt.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6])
plt.xlabel('横轴', fontproperties=font)
plt.ylabel('纵轴', fontproperties=font)
plt.title('标题', fontproperties=font)
plt.show()

这样设置后，matplotlib就会使用指定的中文字体来显示中文字符了。

pytorch实现手写字符识别

以下是使用PyTorch实现手写字符识别的步骤：

1. 导入必要的库和模块

import os
import numpy as np
import torch
import torch.nn.functional as F
import torch.optim as optim
from torch import nn
from torch.utils import data
import torchvision.transforms as transforms
from tensorboardX import SummaryWriter
import skimage.io as io
import matplotlib.pyplot as plt

2. 定义常量

train_batch_size = 64

3. 加载数据集

class TrainDataset(data.Dataset):
    def __init__(self, array, label):
        self.data = np.asarray(array)
        self.label = np.asarray(label)
        self.transform = transforms.Compose([
            transforms.ToTensor(),
            transforms.Normalize([0.5], [0.5])
        ])

    def __getitem__(self, index):
        txt = torch.from_numpy(self.data[index])
        label = torch.tensor(self.label[index])
        return txt, label

    def __len__(self):
        return len(self.data)

train_data = np.load('train_data.npy')
train_label = np.load('train_label.npy')
train_dataset = TrainDataset(train_data, train_label)
train_loader = data.DataLoader(train_dataset, batch_size=train_batch_size, shuffle=True)

4. 定义模型

class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 32, kernel_size=5)
        self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=5)
        self.fc1 = nn.Linear(1024, 128)
        self.fc2 = nn.Linear(128, 47)

    def forward(self, x):
        x = F.relu(F.max_pool2d(self.conv1(x), 2))
        x = F.relu(F.max_pool2d(self.conv2(x), 2))
        x = x.view(-1, 1024)
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return F.log_softmax(x, dim=1)

model = Net()

5. 定义损失函数和优化器

criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.5)

6. 训练模型

def train(epoch):
    model.train()
    for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
        optimizer.zero_grad()
        output = model(data)
        loss = criterion(output, target)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        if batch_idx % 10 == 0:
            print('Train Epoch: {} [{}/{} ({:.0f}%)]\tLoss: {:.6f}'.format(
                epoch, batch_idx * len(data), len(train_loader.dataset),
                100. * batch_idx / len(train_loader), loss.item()))

for epoch in range(1, 11):
    train(epoch)

7. 测试模型

test_data = np.load('test_data.npy')
test_label = np.load('test_label.npy')
test_dataset = TrainDataset(test_data, test_label)
test_loader = data.DataLoader(test_dataset, batch_size=train_batch_size, shuffle=True)

def test():
    model.eval()
    test_loss = 0
    correct = 0
    with torch.no_grad():
        for data, target in test_loader:
            output = model(data)
            test_loss += criterion(output, target).item()
            pred = output.argmax(dim=1, keepdim=True)
            correct += pred.eq(target.view_as(pred)).sum().item()

    test_loss /= len(test_loader.dataset)

    print('\nTest set: Average loss: {:.4f}, Accuracy: {}/{} ({:.0f}%)\n'.format(
        test_loss, correct, len(test_loader.dataset),
        100. * correct / len(test_loader.dataset)))

test()