Python中font = FontProperties(fname=r"C:\Windows\Fonts\simhei.ttf", size=12)什么意思

时间: 2023-05-13 08:07:07 浏览: 99
这行代码是在Python中设置字体属性,其中fname参数指定了字体文件的路径,size参数指定了字体大小。在这个例子中,字体文件的路径是C:\Windows\Fonts\simhei.ttf,字体大小是12。
相关问题

font = FontProperties(fname=r"C:\Windows\Fonts\simhei.ttf", size=16)什么意思,详细一定

这行代码是在Python中使用Matplotlib库中的FontProperties类来定义字体属性。具体来说: - `fname`参数的值为字体文件的路径和名称,这里是`C:\Windows\Fonts\simhei.ttf`,表示使用Windows操作系统自带的黑体字体文件。 - `size`参数的值为字体的大小,这里是16号。 这行代码的作用是设置字体属性,以便在Matplotlib绘图时使用。具体来说,这里设置的是黑体字体,大小为16号。使用这个字体属性可以让Matplotlib绘制的图形具有更加清晰、美观的效果。

python安装simhei.ttf

在Python中安装simhei.ttf字体文件可以用于在绘制图表或生成图片时使用中文字符。下面是一种安装simhei.ttf字体文件的方法: 1. 首先,确保你已经下载了simhei.ttf字体文件。你可以在网上搜索并下载该字体文件。 2. 将simhei.ttf字体文件复制到Python的字体目录中。在Windows系统上,默认的字体目录是`C:\Windows\Fonts`,在Linux系统上,通常是`/usr/share/fonts`或`~/.fonts`。 3. 在Python代码中使用该字体文件。你可以使用matplotlib库来绘制图表,并在绘制时指定使用simhei.ttf字体文件。下面是一个示例代码: ```python import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.font_manager import FontProperties # 指定字体文件路径 font_path = 'C:/Windows/Fonts/simhei.ttf' # 创建字体对象 font = FontProperties(fname=font_path) # 绘制图表 plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16]) plt.xlabel('横轴', fontproperties=font) plt.ylabel('纵轴', fontproperties=font) plt.title('示例图表', fontproperties=font) plt.show() ``` 这样,你就可以在图表中使用simhei.ttf字体文件来显示中文字符了。

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from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np from matplotlib.font_manager import FontProperties import matplotlib.font_manager as font_manager # 设置中文字体,这里以微软雅黑为例 my_font = font_manager.FontProperties(fname="C:/Windows/Fonts/msyh.ttc") font = FontProperties(fname=r"C:\Windows\Fonts\simhei.ttf", size=14) # 指定中文字体路径和字体大小 # 构造数据 x_labels2 = ['A→B','A→C','B→C',"平均"] x_labels = ['A→B$_{1}$', 'A→B$_{2}$', 'A→B$_{3}$', 'A→C$_{1}$', 'A→C$_{2}$', 'A→C$_{1}$', "平均"] y_values = np.array([[90.72,77.86,38.67], [97.42,76.16,42.86], [91.67,72.37,41.56], [97.07,64.25,40.12], [88.80,71.56,45.15], [92.26,68.87,43.32], [92.99,71.85,41.95]]) # 二维数组,每个元素包含 3 个类别的值 y_values2 = np.array([[93.96,71.64,66.04], [96.00,76.56,65.27], [89.51,72.39,64.23], [93.16,73.53,65.18]]) # 绘制多类直方图 x = np.arange(len(x_labels2)) width = 0.2 # 每个类别之间的宽度 fig, ax = plt.subplots() rects1 = ax.bar(x - width, y_values2[:, 0], width, label="提出方法") rects2 = ax.bar(x, y_values2[:, 1], width, label="DCNN") rects3 = ax.bar(x + width, y_values2[:, 2], width, label="DDC") # 设置 x 标签、标题和图例 ax.set_xticks(x) ax.set_xticklabels(x_labels2,fontproperties=font) ax.legend() ax.set_xlabel("迁移诊断任务", fontproperties=font) ax.set_ylabel("诊断精度(%)", fontproperties=font) #ax.set_title("迁移诊断结果对比",fontproperties=font) # 设置中文字体 plt.legend(prop=my_font) plt.subplots_adjust(left=0.12, right=0.9, top=0.9, bottom=0.15) # 调整边缘 plt.show()如何修改上述代码使得“提出方法”,“DCNN”,“DDC”移到图表的上方拍成横着的一行

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