[python]matplotlib/seaborn 画图时日语显示问题(Mac,python2.x)

在Mac上使用Python 2.x的matplotlib和seaborn库进行绘图时遇到日语显示问题。可以下载ipaexg.ttf和ipaexm.ttf字体文件,安装后解决。确保新安装的字体在Python中被正确识别。

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### MatplotlibSeaborn 的绘图功能对比 #### 功能概述 MatplotlibPython 中最基础的数据可视化库,提供了一个灵活的 API 来创建各种静态、动态和交互式的图表。它的核心设计围绕着对象模型展开,允许用户通过控制图形的不同组件来定制化输出[^1]。 相比之下,Seaborn 则是一个更高层次的封装库,建立在 Matplotlib 之上。它简化了许多复杂的绘图过程,并内置了一些高级统计图表的支持,比如热力图、回归图等。Seaborn 提供了更为直观的接口以及预设的主题风格,使生成的图表更具吸引力[^2]。 #### 主要区别 1. **复杂度与易用性** - 使用 Matplotlib 需要手动设置许多参数才能达到理想的视觉效果,这可能对于初学者来说较为困难。 - 而 Seaborn 减少了这种负担,其默认配置已经优化得很好,能够快速生成美观的图像[^3]。 2. **主题支持** - Matplotlib 默认提供的配色方案相对单调,不过可以通过自定义 rcParams 或者加载外部样式表来进行调整。 - Seaborn 内置了几种精心设计的颜色模板,默认情况下就能满足大多数出版物级别的需求[^1]。 3. **统计特性集成** - 尽管 Matplotlib 可以完成几乎所有的基本绘图任务,但它缺乏直接处理统计数据的能力。 - Seaborn 不仅可以轻松绘制常见的分布曲线、箱形图等功能外,还特别擅长展示变量间的关系及其不确定性估计值[^2]。 4. **性能考量** - 对于大规模数据集或者高度定制化的场景下,由于额外的功能层叠,可能会导致 Seaborn 表现不如纯 Matplotlib 效率高。 ```python import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns sns.set() # Apply the default theme of Seaborn which affects all subsequent plots made by both libraries. # Example plot using only Matplotlib plt.figure(figsize=(8,6)) plt.plot([0,1],[0,1], label="Line A") plt.title('Simple Line Plot') plt.xlabel('X-axis Label') plt.ylabel('Y-axis Label') plt.legend() plt.show() # Equivalent example enhanced with Seaborn's aesthetics and additional features. tips = sns.load_dataset("tips") sns.relplot(x="total_bill", y="tip", hue="smoker", style="time", data=tips); ``` 以上代码片段展示了如何分别利用这两个库制作类似的散点关系图,其中第二个版本借助 Seaborn 更加简洁明了地表达了更多信息维度的同保持良好的可读性和美感。 #### 总结 当追求极致灵活性或是面对特殊需求Matplotlib 显然是首选;但如果希望减少编码量并迅速获得专业水准的结果,则应该考虑采用 Seaborn 。两者并非对立而是互补的存在,在实际应用过程中可以根据具体情况混合搭配使用。
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