关于mac系统下Jupyter notebook中seaborn显示中文变方框问题的解决办法

最新推荐文章于 2024-03-12 16:23:39 发布
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分类专栏： 踩过的坑 文章标签： seaborn jupyter 中文乱码 python 数据分析
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/pandasunwukong/article/details/90762387
本文详细介绍了如何在Anaconda环境下配置matplotlib以正确显示中文字符，包括下载并安装SimHei字体，修改matplotlibrc文件，以及清理缓存文件，确保中文在Jupyter中正常显示。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

第一步：下载simhei.ttf字体并安装。

       下载链接：https://pan.baidu.com/s/1OOU01VMBPp2T4obaOno3rQ 提取码：kpp4 
       把下载好的字体文件复制到这个文件夹里

       /Users/你自己的用户名/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/matplotlib/mpl-data/fonts/ttf


第二步：修改matplotlibrc文件内容


       matplotlibrc文件位置在：

       /Users/你自己的用户名/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/matplotlib/mpl-data/matplotlibrc 

       打开文件后执行以下3个操作：

   (1) 找到font.family开头这一行，把前面的#去掉

        改完的结果是：font.family : sans-serif

   (2) 找到font.sans-serif开头这一行，把前面的#去掉，然后在font.sans-serif:后面新增SimHei

         改完结果是：font.sans-serif: SimHei, DejaVu Sans, Bitstream Vera Sans, Lucida Grande,
         Verdana, Geneva, Lucid, Arial, Helvetica, Avant Garde, sans-serif

   (3) 最后找到axes.unicode_minus这一行，将True改为False，作用就是解决负号'-'显示为方块的问题。


         改完结果是：axes.unicode_minus : False


第三步：删除tex.cache和fontList.json这两个文件


       同时按(Shift+Command+G)会出来一个对话框，输入如下文件路径：

       /Users/你自己的用户名/.matplotlib

       会出来一个文件夹，把里面的tex.cache文件夹和fontList.json文件删除掉


最后，重启anaconda jupyter，再运行代码就可以显示中文了
 

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设置中文字体支持 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 使用黑体 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决负号显示问题 # 在 plot_trends 方法中使用 def plot_trends(self, output_path=None): plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 确保设置 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 原有绘图代码... plt.title('YOLO预测框数量变化趋势分析') # 现在能正常显示中文 ``` #### 方法二：指定系统字体文件（跨平台） ```python from matplotlib.font_manager import FontProperties import matplotlib.pyplot as plt def plot_trends(self, output_path=None): # 创建中文字体对象（根据系统选择） if os.name == 'nt': # Windows系统 font = FontProperties(fname='C:\\Windows\\Fonts\\simhei.ttf') # 黑体 else: # Linux/Mac系统 font = FontProperties(fname='/usr/share/fonts/truetype/wqy/wqy-microhei.ttc') # 文泉驿字体 # 应用字体到所有文本元素 plt.figure(figsize=(14, 7)) plt.plot(..., label='原始数量', fontproperties=font) plt.title('YOLO预测框数量变化趋势分析', fontproperties=font) plt.xlabel('帧序号', fontproperties=font) plt.ylabel('检测框数量', fontproperties=font) plt.legend(prop=font) # 特别注意图例字体 ``` #### 方法三：安装并使用思源字体（最佳跨平台方案） ```python # 安装思源黑体（首次运行前执行） !pip install fonttools !wget https://github.com/adobe-fonts/source-han-sans/raw/release/OTF/SourceHanSansSC.zip !unzip SourceHanSansSC.zip # 在代码中使用 from matplotlib.font_manager import FontProperties import matplotlib.pyplot as plt def plot_trends(self, output_path=None): # 使用思源黑体 font_path = 'SourceHanSansSC/SourceHanSansSC-Regular.otf' font = FontProperties(fname=font_path) plt.figure(figsize=(14, 7)) plt.title('YOLO预测框数量变化趋势分析', fontproperties=font) # ...其他绘图代码... ``` ### 常见系统字体路径参考 | 系统 | 字体路径示例 | 推荐字体 | |---------|--------------------------------------|---------------| | Windows | `C:\Windows\Fonts\simhei.ttf` | 黑体 (SimHei) | | Linux | `/usr/share/fonts/wqy-microhei.ttc` | 文泉驿微米黑 | | macOS | `/System/Library/Fonts/PingFang.ttc` | 苹方字体 | ### 验证字体是否生效 添加以下代码检查可用字体： ```python from matplotlib.font_manager import fontManager import matplotlib.pyplot as plt # 打印所有可用字体 print([f.name for f in fontManager.ttflist if 'han' in f.name.lower() or 'hei' in f.name.lower()]) # 设置后验证 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.text(0.5, 0.5, '中文测试', size=20) plt.savefig('font_test.png') ``` ### 永久解决方案（修改配置文件） 1. 找到 matplotlib 配置文件： ```python import matplotlib print(matplotlib.matplotlib_fname()) # 输出配置文件路径 ``` 2. 编辑该文件： ```ini # 取消注释并修改以下行 font.family : sans-serif font.sans-serif : SimHei, DejaVu Sans, Bitstream Vera Sans, ... axes.unicode_minus : False ``` 3. 删除缓存文件（位置可通过 `print(matplotlib.get_cachedir())` 查看） ### 特殊环境处理（Docker/服务器） ```dockerfile # Dockerfile 示例 FROM python:3.9 # 安装中文字体 RUN apt-get update && apt-get install -y \ fonts-wqy-microhei \ fonts-wqy-zenhei # 复制字体文件 COPY simhei.ttf /usr/share/fonts/ # 重建字体缓存 RUN fc-cache -fv ``` ### 注意事项 1. **图例需要单独设置**：`plt.legend(prop=font)` 2. **保存图片时指定DPI**：`plt.savefig('output.png', dpi=300)` 3. **使用SVG格式避免问题**：`plt.savefig('output.svg')` 4. **避免在无GUI环境使用交互模式**：添加 `matplotlib.use('Agg')` 在导入 pyplot 之前
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