如何设置图中中文字体为仿宋_GB2312,英文字体为Times New Roman

时间: 2023-02-27 15:05:02 浏览: 122
对于使用 Python 进行图形绘制,你可以使用 Matplotlib 库。你可以通过以下代码设置图中中文字体为仿宋_GB2312,英文字体为 Times New Roman: ``` import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.font_manager as fm # 设置仿宋_GB2312字体 zh_font = fm.FontProperties(fname='/path/to/simfang.ttf') # 设置Times New Roman字体 en_font = fm.FontProperties(fname='/path/to/times.ttf') # 绘制图形 plt.plot([0, 1, 2, 3], [1, 2, 3, 4]) plt.title("标题", fontproperties=zh_font, fontsize=14) plt.xlabel("横轴", fontproperties=zh_font, fontsize=12) plt.ylabel("纵轴", fontproperties=zh_font, fontsize=12) plt.show() ``` 需要注意的是,请确保你已经安装了仿宋_GB2312和 Times New Roman 字体,并且路径设置正确。
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双y轴图中怎么设置中文字体为仿宋_GB2312,英文字体为Times New Roman

如果您使用的是 Matplotlib 库,可以使用以下代码设置双 y 轴图中的字体: ```python import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.font_manager import FontProperties # 设置中文字体 font_zh = FontProperties(fname='/path/to/SimSun.ttf', size=14) # 设置英文字体 font_en = {'family': 'Times New Roman', 'size': 14} # 创建图表 fig, ax1 = plt.subplots() # 设置图表的中文字体 for label in (ax1.get_xticklabels() + ax1.get_yticklabels()): label.set_fontproperties(font_zh) # 设置图表的英文字体 plt.rc('font', **font_en) # 绘制图表 ... # 显示图表 plt.show() ``` 请确保您已经安装了仿宋_GB2312字体并且知道其存储位置。

如何安装仿宋_GB2312和times new roman字体

### 回答1: 如果您使用 Windows 操作系统,可以以下这样安装仿宋_GB2312 和 Times New Roman 字体: 1. 下载字体文件:您可以在网上搜索并下载仿宋_GB2312 和 Times New Roman 字体文件。 2. 安装字体文件:将下载的字体文件双击打开,然后点击“安装”按钮。 3. 应用字体:安装完字体后,在您使用的文本处理软件中(例如 Microsoft Word)选择“仿宋_GB2312”或“Times New Roman”字体即可。 如果您使用的是其他操作系统,安装方法可能有所不同,请参考您的操作系统的相关帮助文档。 ### 回答2: 要安装仿宋体(仿宋_GB2312)和Times New Roman字体,您需要按照以下步骤进行操作: 1. 打开字体安装目录:在 Windows 操作系统中,点击开始菜单,选择“控制面板”,然后打开“外观和个性化”选项。在弹出的窗口中选择“字体”选项。 2. 下载仿宋体(仿宋_GB2312)字体:您可以通过各种字体网站或字体应用程序下载仿宋体字体文件(一般为.ttf格式的文件)。确保您从可信赖的来源下载字体文件。 3. 将字体文件复制到字体安装目录:找到您下载的仿宋体字体文件,并将其复制到字体安装目录中。在字体安装目录中创建一个新的文件夹以存放字体文件是一个好的做法,方便管理。 4. 安装仿宋体字体:双击字体文件,或右键单击字体文件并选择“安装”选项,将字体文件安装到系统中。 5. 安装Times New Roman字体:可以根据相同的步骤,将下载的Times New Roman字体文件(也是.ttf格式的文件)复制到字体安装目录,并安装到系统中。 6. 重启软件应用程序:为了让新安装的字体在软件应用程序中生效,您可能需要重新启动正在使用这些字体的应用程序,或者重启计算机。 请注意,这些步骤适用于Windows操作系统。对于其他操作系统,安装字体的步骤可能会有所不同。

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现在你是一个资深的python程序员,我将提供一段断码给你,帮我检查和优化代码:‘’‘{import openpyxl from openpyxl.styles import Font wb = openpyxl.load_workbook('百优评审简况表-兰敏(文物组).xlsx') ws = wb['模板1'] font_1 = Font(name='黑体',size=14) font = Font(name='仿宋_GB2312',size=13) font_2 = Font(name='仿宋_GB2312',size=12) font_3 = Font(name='Times New Roman',size=13) for i in range(3,11): for col in ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H']: if col == 'A' and (i in [3,4,5,6]): for row in range(i,ws.max_row + 1,10): cell = f"{col}{row}" ws[cell].font = font_1 if col == 'B' and (i in [3,4]): for row in range(i,ws.max_row + 1,10): cell = f"{col}{row}" ws[cell].font = font if col == 'B' and (i in [5,6,7,8,9]): for row in range(i,ws.max_row + 1,10): cell = f"{col}{row}" ws[cell].font = font_1 if col == 'C' and i == 5: for row in range(i,ws.max_row + 1,10): cell = f"{col}{row}" ws[cell].font = font if col == 'D' and (i in [6, 7, 8, 9]): for row in range(i, ws.max_row + 1, 10): cell = f"{col}{row}" ws[cell].font = font_2 if col == 'E' and i == 5: for row in range(i,ws.max_row + 1,10): cell = f"{col}{row}" ws[cell].font = font_1 if col == 'F' and i == 5: for row in range(i,ws.max_row + 1,10): cell = f"{col}{row}" ws[cell].font = font if col == 'G' and (i in [4,5]): for row in range(i,ws.max_row + 1,10): cell = f"{col}{row}" ws[cell].font = font_1 if col == 'H' and i == 3: for row in range(i,ws.max_row + 1,10): cell = f"{col}{row}" ws[cell].font = font_3 if col == 'H' and i == 4: for row in range(i,ws.max_row + 1,10): cell = f"{col}{row}" ws[cell].font = font wb.save('test.xlsx')}’‘’

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基于tensorflow2.x卷积神经网络字符型验证码识别 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNNs 或 ConvNets)是一类深度神经网络,特别擅长处理图像相关的机器学习和深度学习任务。它们的名称来源于网络中使用了一种叫做卷积的数学运算。以下是卷积神经网络的一些关键组件和特性: 卷积层(Convolutional Layer): 卷积层是CNN的核心组件。它们通过一组可学习的滤波器(或称为卷积核、卷积器)在输入图像(或上一层的输出特征图)上滑动来工作。 滤波器和图像之间的卷积操作生成输出特征图,该特征图反映了滤波器所捕捉的局部图像特性(如边缘、角点等)。 通过使用多个滤波器,卷积层可以提取输入图像中的多种特征。 激活函数(Activation Function): 在卷积操作之后,通常会应用一个激活函数(如ReLU、Sigmoid或tanh)来增加网络的非线性。 池化层(Pooling Layer): 池化层通常位于卷积层之后,用于降低特征图的维度(空间尺寸),减少计算量和参数数量,同时保持特征的空间层次结构。 常见的池化操作包括最大池化(Max Pooling)和平均池化(Average Pooling)。 全连接层(Fully Connected Layer): 在CNN的末端,通常会有几层全连接层(也称为密集层或线性层)。这些层中的每个神经元都与前一层的所有神经元连接。 全连接层通常用于对提取的特征进行分类或回归。 训练过程: CNN的训练过程与其他深度学习模型类似,通过反向传播算法和梯度下降(或其变种)来优化网络参数(如滤波器权重和偏置)。 训练数据通常被分为多个批次(mini-batches),并在每个批次上迭代更新网络参数。 应用: CNN在计算机视觉领域有着广泛的应用,包括图像分类、目标检测、图像分割、人脸识别等。 它们也已被扩展到处理其他类型的数据,如文本(通过卷积一维序列)和音频(通过卷积时间序列)。 随着深度学习技术的发展,卷积神经网络的结构和设计也在不断演变,出现了许多新的变体和改进,如残差网络(ResNet)、深度卷积生成对抗网络(DCGAN)等。

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