终极方案：解决matplotlib绘制图表中文字显示乱码的问题（别再看到“□□□”了！）

适用于 Windows、macOS、Linux 全平台，中文显示不再是方块！

📌 场景介绍

上篇文章里，带大家写了个简单的量化投资Python小脚本，

实现功能：

• 自动识别股票是否连续上涨

• 建议买入时机

• 绘制清晰的价格变化趋势图

代码回顾：

用 Python 写个简单的量化投资策略-优快云博客

有粉丝私信我说图表中文显示成了方块“□□□”？

别慌，今天我们逐个击破，一口气把这些乱码通通打回原形！

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🧨 遇到常见问题：

❌ 问题一：模块没安装

出现提示：

ModuleNotFoundError: No module named 'matplotlib'

✅ 解决方法：安装 matplotlib 库

如果你还没有安装 matplotlib，

打开终端 / 命令行，输入：

pip install matplotlib

或在 Jupyter Notebook 中输入并运行：

!pip install matplotlib

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❌ 问题二：中文乱码！？

如果你运行后发现标题标签显示成方框“口口口”或乱码，或者图表中文字显示不出来：

✅ 解决方法：手动设置中文字体

matplotlib 默认不支持中文字体，需要手动设置。

在画图脚本前加入这两行：

1）适用于Windows

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 黑体，适用于 Windows plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 避免负号显示为方块

2）如果你用的是 macOS，可尝试替换字体为：

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Heiti SC']  # 或 'PingFang SC'

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❌ 问题三：仍然中文乱码！？

图表中文仍然显示为方框（口口口），说明你的系统中根本没有这两种字体，或者 matplotlib 没识别到。

✅ 解决方法：找出你电脑已有的中文字体并指定（动态字体名法）

动态列出你系统中所有字体，挑一个确实存在的中文字体来用。

1️⃣ 步骤一：找出所有已安装字体

运行以下代码，列出你电脑上安装的所有字体名。

import matplotlib.font_manager as fm

for font in fm.findSystemFonts(fontpaths=None, fontext='ttf'):
    font_name = fm.FontProperties(fname=font).get_name()
    print(font_name)

请在输出中找一个明显支持中文的字体名，比如这些：

• 思源黑体（Noto Sans CJK SC 或 Source Han Sans SC）

• 微软雅黑（Microsoft YaHei）

• PingFang SC

• 苹方

• 仿宋、宋体 等等

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2️⃣ 步骤二：把找到的字体设置为中文字体

比如你发现有 Microsoft YaHei，就这样设置：

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei']

或者：

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Noto Sans CJK SC']

然后加上这句避免负号乱码：

​​​​​​​plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

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 📓 示例完整代码（动态字体名法）

import matplotlib.pyplot as plt

# 设置字体（你替换为你系统里有的中文字体名）
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei']  # 举例
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

prices = [100, 101, 103, 102, 104, 106, 107]
days = list(range(1, len(prices) + 1))

plt.plot(days, prices, marker='o', label='股价')
plt.title("股票价格变化图")
plt.xlabel("日期")
plt.ylabel("价格（元）")
plt.grid(True)
plt.legend()
plt.show()

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❌ 问题四：还是不行？

执行上述完整代码后，仍出现报错：

RuntimeError: Could not set the fontsize (invalid pixel size; error code 0x17)

说明你指定的字体文件或字体名称存在问题，比如：

• 字体文件本身有问题（损坏或不支持）

• matplotlib 解析时失败

• 字体名不规范或不被系统识别

✅ 解决思路：

1️⃣ 步骤一：重置字体设置试试是否画图正常

先测试以下初始配置代码，完全不设置中文字体，看是否能画图（但可能中文仍是乱码）：

import matplotlib.pyplot as plt

prices = [100, 101, 103, 102, 104, 106, 107]
days = list(range(1, len(prices) + 1))

plt.plot(days, prices, marker='o', label='股价')
plt.title("股票价格变化图")
plt.xlabel("日期")
plt.ylabel("价格（元）")
plt.grid(True)
plt.legend()
plt.show()

如果这段代码能正常弹出图，只是中文乱码，说明问题确实出在字体设置。

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2️⃣ 步骤二：用本地字体路径直接指定字体文件（推荐做法） ​​​​​​​

📌 首先，找到你系统中字体文件路径

1）在 macOS 上：

查看路径：

/System/Library/Fonts/ 或 /System/Library/Fonts/Supplemental/ 找字体，如 PingFang.ttc

或在终端输入：

ls /System/Library/Fonts/

你可能看到这些：

• PingFang.ttc

• AppleGothic.ttf

2）在 Windows 上：

查看路径：

C:\Windows\Fonts

拷贝某个字体文件的完整路径，例如：

C:\Windows\Fonts\simhei.ttf

📌 然后，写进代码里：

my_font = FontProperties(fname="C:/Windows/Fonts/simhei.ttf")

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📓 示例完整代码

from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib.font_manager import FontProperties

# 手动加载字体文件（你要用自己电脑上实际存在的 .ttf 文件）
my_font = FontProperties(fname="/System/Library/Fonts/PingFang.ttc")  # macOS 举例

# 图表内容
prices = [100, 101, 103, 102, 104, 106, 107]
days = list(range(1, len(prices) + 1))

plt.plot(days, prices, marker='o', label='股价')
plt.title("股票价格变化图", fontproperties=my_font)
plt.xlabel("日期", fontproperties=my_font)
plt.ylabel("价格（元）", fontproperties=my_font)
plt.grid(True)
plt.legend(prop=my_font)
plt.show()

注释：

细心的小伙伴一定注意到新增了这一行代码：

from matplotlib.font_manager import FontProperties

它的作用是：是从 matplotlib 中导入 FontProperties 类，用它来加载和使用本地字体文件（.ttf 或 .ttc）。

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🔍 如果不加这句会怎样？

如果你不导入 FontProperties，直接写这句：

my_font = FontProperties(fname="某某字体路径")

Python 就会提示：

NameError: name 'FontProperties' is not defined

因为你没有告诉 Python “FontProperties 是谁”。

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📍 终极方案：换默认英文字体、不显示中文（下下策）

万一你是那个 0.01% 的“字体受害者”，上面的方法都不灵……

我也只能掏出压箱底的终极秘笈了——真的不想用这招，但它从没失手。

如果只是测试用途，不显示中文也可以这么写：

plt.title("Stock Trend")
plt.xlabel("Day")
plt.ylabel("Price (Yuan)")

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✅ 效果图（示意）：

图中会显示7个点的股价走向，横轴是“日期”，纵轴是“价格（元）”，曲线平滑、有标记点，标题和标签中文都能正确显示。

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🧠 总结一句话：

用 Python + matplotlib 不仅可以进行基础的数据判断（例如判断买入机会），还可以高质量地绘制趋势图，只要你搞定中文字体的问题，就能做出专业感十足的图表！