记录matplotlib 不显示中文解决方案

最新推荐文章于 2025-09-28 15:54:34 发布
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博客聚焦于解决Ubuntu系统下Matplotlib中文字体乱码、不显示的问题，为使用Matplotlib进行数据可视化且遇到中文显示问题的用户提供解决方案，属于信息技术领域中前端可视化相关内容。
RuiyChen
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彻底解决PyCharm中Matplotlib无法显示图形及中文乱码问题
m0_74205854的博客
08-25 1832
本教程解决PyCharm中Matplotlib的两个常见问题：图形无法显示和中文乱码。针对图形显示问题，可通过修改后端配置（如使用TkAgg或Qt5Agg）或启用PyCharm的SciView窗口解决。中文乱码问题则需设置中文字体，提供全局配置、代码动态设置和跨平台解决方案三种方法，并给出完整示例代码。文章还包含常见问题排查建议，帮助用户彻底解决这些技术难题，让数据可视化开发更顺畅。
Matplotlib及Plotnine绘图正常显示中文的处理方案
Sheep_LionHeart的博客
09-26 4540
在Python中使用matplotlib或者plotnine模块绘图时，常常出现图表中无法正常显示中文的问题。本文尝试解决这一问题，使图表正常显示中文。
Matplotlib显示中文的完整解决方案
weixin_42578963的博客
09-09 668
以下是几种常见的中文字体及其特点：字体名称英文名字体风格常见用途黑体 (SimHei)SimHei无衬线，清晰易读图表标题、正文宋体 (SimSun)SimSun有衬线，正式文档风格正文、学术图表仿宋 (FangSong)FangSong手写风格，模仿书法字体文档正文、注释楷体 (KaiTi)KaiTi类似手写楷书注释、标题微软雅黑 (Microsoft YaHei)
解决PyCharm中Matplotlib无法显示图形及中文乱码问题
fate252的博客
09-28 887
在使用PyCharm进行Python数据分析和科学计算时，Matplotlib是最常用的可视化工具之一。然而在进行使用的时候通常会遇到两个棘手的问题：图形无法显示和中文字体显示为方框。PyCharm中Matplotlib图形无法显示通常是由于后端（Backend）配置问题导致的。通过以上方法，你应该能够解决PyCharm中Matplotlib的大部分显示问题。在macOS中的黑体是用Heiti TC来命名的，而宋体是用Songti SC来命名的。问题一：Matplotlib图形无法显示。
环境搭建：使用python matplotlib画图不显示中文问题解决
maligebilaowang的博客
03-28 4026
最后测试成功。
【Matplotlib】中文显示问题
TIM的博客
08-10 742
本文总结了在Mac和Linux系统中解决Python绘图中文显示问题的方法。Mac用户可通过直接设置字体参数或下载字体文件实现中文显示；Linux系统需要额外配置，包括下载SimHei字体、修改matplotlibrc配置文件、清除缓存等步骤。文章还提供了设置不同字体大小的代码示例，并详细说明了字体文件存放路径和配置修改要点，为数据可视化中的中文显示问题提供了完整的解决方案。
踩坑记录：Matplotlib 中文显示问题
2301_77111486的博客
04-12 748
在数据分析和可视化过程中，经常使用 Python 的 Matplotlib 和 Seaborn 库进行图表绘制。本文将详细记录我在 已经通过rcParams全局设置字体后，Matplotlib仍然出现中文显示问题 的踩坑经历，并分享最终的解决方案。
matplotlib显示中文乱码问题
qq_43318374的博客
01-09 633
最近使用matplotlib，画图时候，出现中文乱码，在此记录解决方案。
彻底解决matplotlib中文乱码问题
热门推荐
12-27 7万+
通过3种不同的解决方案，彻底解决matplotlib在Linux和Windows系统下的中文显示问题，让数据可视化不再受字体限制。
【编程实践】：项目中处理matplotlib中文显示问题的终极解决方案
![【编程实践】：项目中处理matplotlib中文显示问题的终极解决方案]...文章详细介绍了Matplotlib的文本渲染机制，并针对常见的中文显示问题提供了解决方案，包括对不同操作系统下的
linux下python-matplotlib-中文乱码解决方案 2020-11-29 -笔记
weixin_49927493的博客
11-29 783
1. 描述 linux服务器下安装了Anaconda3，执行Pyhton的K-means算法，结果出现如下图的中文字符乱码。上次已经解决了，忘记记录解决流程了，这次配置了一台新的服务器，又出现，默认不配置的话matplotlib画图就会乱码，这次把解决过程记录下，希望能帮助自己和有需要的朋友。 2. 解决方案 网上有好几个解决方案，只介绍自己实战可行的。 1. 查看matplotlib字体位置 # 终端输入： python import matplotlib print(matplotlib.matp
Mac/Linux系统matplotlib中文支持问题
数据客
08-27 1576
matplotlib是python中最常用的数据可视化分析工具，Mac和Linux系统无中文字体，不支持中文显示（希望后续可以改进），需要进行字体的下载和设置才能解决。笔者经过实践，发现Mac系统和Linux系统解决方案略有区别，因此分别记录一下，供读者参考。
基于Java+SpringBoot+Vue的家具网上商城系统设计与实现源码及文档
最新发布
12-21
本项目旨在构建一个基于Web的家具在线销售平台，该系统致力于实现家具商品的高效数字化管理与用户交互。平台核心功能涵盖：主页展示、个人中心、用户账户管理、家具分类维护、商品信息管理、订单处理及系统配置等模块。管理员通过预设凭证登录后，可全面管理平台的各项业务与数据。 技术实现采用Spring Boot与Node.js作为后端支撑，结合Vue.js前端框架及Element UI组件库，数据库选用MySQL，项目管理依赖Maven。开发环境推荐使用IntelliJ IDEA，同时兼容Eclipse。系统遵循浏览器/服务器（B/S）架构模式，确保跨平台访问的便捷性。 部署时需配置数据库连接参数，相关设置在项目资源文件中指定。初始化数据库可执行提供的SQL脚本。应用启动后，管理员可通过特定路径访问后台管理界面，普通用户则通过前端入口浏览与购买商品。具体技术细节与操作流程可参考附带的文档资料。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
推荐系统基于Java+Vue的联邦学习隐私保护模型设计：分布式协同推荐架构与安全通信实现 项目介绍 基于java+vue的联邦学习的隐私保护推荐系统设计与实现（含模型描述及部分示例代码）
12-21
内容概要：本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构，使用户数据在本地完成模型训练，仅上传加密后的模型参数或梯度，通过中心服务器进行联邦平均聚合，从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计，包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块，并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时，系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示，Java后端支撑高并发服务与日志处理，形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例，如特征提取、模型聚合、加密上传等，增强了项目的可实施性与工程参考价值。 适合人群：具备一定Java和Vue开发基础，熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术，从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标：①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法；②掌握隐私保护机制（如加密传输、差分隐私）与模型聚合技术的集成；③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型；④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议：建议结合代码示例深入理解联邦学习流程，重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑，同时可基于项目架构进行算法替换与功能扩展，适用于科研验证与工业级系统原型开发。
基于spring boot的水果商城网站的设计与实现开题报告.docx
12-21
基于spring boot的水果商城网站的设计与实现开题报告
遗传算法的原理及其在实践中的应用（PDF格式）
12-21
源码来自：https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向（最优解）进化，进化过程中，会自动选择优良基因，淘汰劣等基因。 遗传算法（英语：genetic algorithm (GA) ）是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法，是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的，这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为： 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解，放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作，生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值，选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群（适应度函数的值越小越好） 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体，进行交叉，产生 2 个子代。 （交叉概率） 对子代（parent + 生成的 child）的染色体进行变异。 （变异概率） 重复3,4,5步骤，直到新种群（parentnumber + childnumber）的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率：两个个体进行交配的概率。 例如，交配概率为0.8，则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率：所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值，其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
第4讲：RGB-LED 传感器实验.mp4
12-21
Arduino智能硬件开发实战项目
基于MATLAB的频谱图与Bode图绘制方法及实现
12-21
在实验数据处理过程中，频谱图的生成通常涉及多种分析方法。其中，自相关函数法通过计算信号时间序列的自相关特性来估计功率谱密度。另一种常用方法是自回归模型法，该方法基于信号的前期观测值构建线性预测模型，进而推导出频谱分布。这两种技术均被广泛应用于从实验数据中提取频域特征，以实现对信号能量在不同频率上分布状况的可视化呈现。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
RBF神经网络训练：MATLAB实现与源码解析
12-21
【达摩老生系列作品，品质经过严格验证与实测调校】 资源标题：基于径向基函数神经网络的训练实现（MATLAB完整源代码包） 资源类别：MATLAB完整项目工程文件 内容说明： 本资源包含一套经过完整测试与调试的MATLAB源代码，能够确保在标准环境中顺利运行。若在使用过程中遇到执行问题，可提供运行指导或适配调整方案。 适用对象：适用于机器学习及神经网络领域的初学者，以及具备一定编程经验的开发人员。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
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