matplotlib画图时标题啊title中文乱码

最新推荐文章于 2025-06-07 11:47:02 发布
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分类专栏： python 数据分析 bug
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zhao2chen3/article/details/114401446

一、问题如下，设置titile时中文乱码

二、解决方法

1.导入包font_manager

2.到自己的windows目录下找到Font文件夹，选一个简体字，然后右击‘属性’，将这个路径粘贴过来

 

3.然后如下编写代码 （如果遇到OSError问题，解决方法见https://blog.youkuaiyun.com/zhao2chen3/article/details/114400840）

 

2024-python画图永久解决 matplotlib 中文乱码
itwangyang520的博客
01-05 1025
不多说了吧，大家肯定是自己安装了python，这些环境了，毕竟都知道乱码了，所有此处省略1万字，如果这些前期不会的，就不要来找我了，自己解决，我拒绝回答。
python matplotlib 画图 不显示中文 中文乱码 设置中文字体
zhouyinlong1990的博客
01-17 5025
在使用python matplotlib 画图时，由于matplotlib 默认是使用DejaVu Sans这种字体，不支持中文，所以我们在使用matplotlib画图包含中文内容要显示时就会变成方框，并输出警告 那么我们该怎么设置显示中文呢？ 下面我来分享一下我的经验： 1.查看matplotlib 字体库中的字体 from matplotlib import pyplot as plt import matplotlib print(matplotlib.font_manager.font
matplotlib 画图中文title
qq_37972486的博客
03-27 210
plt.title
Matplotlib 配置--永久解决python画图中文乱码的问题
最新发布
qq_51657760的博客
06-07 999
《永久解决Matplotlib中文乱码问题》摘要：本文介绍了如何通过修改用户级matplotlibrc配置文件一劳永逸地解决Matplotlib中文乱码和负号显示异常问题。相比每次在脚本中临时设置rcParams的方法，该方法只需一次配置即可在所有Python环境中永久生效。教程详细说明了配置步骤：查找用户配置目录、编辑matplotlibrc文件、设置中文字体优先级、清除字体缓存和验证效果。这种方法避免了修改系统文件的风险，确保在任何Python项目、Jupyter Notebook中都能正常显示中文图表
matplotlib的标题如何显示中文
alongwaywith的博客
12-14 2347
当然，你没有搞错。真的，matplotlib在没有设置之前是不允许中文的输出，（对我这种英语极差的人极不友好） 解决的话，这里给windows系统的解决方法（mac的话，等我有内存去下载虚拟机的时候，在更新吧） 你可以先去c盘查看电脑中已经下载的字体，就直接在搜索中打入font，找到你需要使用的中文字体 举一个简单的例子，输出标题： from matplotlib.font_manager import FontProperties font = FontProperties(fname=r"c:\win
如何解决matplotlib标题中文乱码问题
m0_47161653的博客
08-15 719
如何解决matplotlib标题中文乱码问题 原代码 import matplotlib.pyplot as plt squares = [1, 4, 9, 16, 25] fig, ax = plt.subplots() ax.plot(squares) ax.plot(squares,linewidth = 3) # 设置图标标题并给坐标轴加上标签 ax.set_title("平方数",fontsize=24) ax.set_xlabel("值",fontsize=14) ax.set_ylab
matplotlib显示图片标题出现乱码终极解决！
JackChiang的博客
05-26 2291
由于作者在这里用到，显示的一直是乱码也尝试的各种配置文件修改，还是不行。于是采用动态方法解决！
一步到位：解决 Matplotlib 中文显示乱码的完整教程
一点一木
12-05 2456
Matplotlib默认不支持中文显示，本文通过字体安装与配置，详解解决中文乱码及负号显示问题的方法。
16-Matplotlib中文乱码解决方案
qwy715229258163的博客
06-20 493
Matplotlib 默认不支持中文字体，这因为 Matplotlib 只支持 ASCII 字符，但中文标注更加符合中国人的阅读习惯。因此，本节重点讲解如何在 Windows 环境下让 Matplotlib 显示中文。
Python matplotlib画图与中文设置操作实例分析
09-19
### Python matplotlib画图与中文设置操作实例分析 #### 背景介绍 在数据分析与可视化领域，`matplotlib`作为Python中最流行的绘图库之一，被广泛应用于各种图表的绘制。然而，对于非英文字符的支持一直是用户关注...
python绘图设置标题出现乱码_Python 3下使用Matplotlib工具画图，中文显示乱码的问题解决（修改配置文件）-Go语言中文社区...
weixin_30794755的博客
01-13 754
本文介绍两种解决该问题的方法，第一种需要每次在代码中加些东西，第二种是修改配置文件，可一劳永逸。第一种：以Kaggle中的Titanic问题为例：import matplotlib.pyplot as pltfig = plt.figure()fig.set(alpha=0.2) # 设定图表颜色alpha参数plt.subplot2grid((2,3),(0,0)) #...
matplotlib中文乱码问题
深之JohnChen的专栏
09-07 4763
在使用Matplotlib进行数据可视化的过程中，经常会遇到中文乱码的问题。显示乱码是由于编码问题导致的，而matplotlib 默认使用ASCII 编码，但是当使用pyplot时，是支持unicode编码的，只是默认字体是英文字体，导致中文无法正常显示，所以显示中文乱码。文本使用系统默认字体、手动指定字体、使用字体管理器来解决。
matplotlib画图，标题用中文时乱码
东篱下
02-14 1263
问题：          绘图后想加中文标题，出现乱码          plt.title(u"中文标题") 原因：缺少中文字体 解决：         下载字体:可以去http://www.font5.com.cn/zitixiazai/1/151.html下载一种字体，我下载的是simhei，解压，把解压出的simhei.ttf文件放到C:\Windows\Fonts文件夹下  ...
matplotlib标题或者坐标轴中文乱码问题
m0_50996241的博客
10-12 545
执行报错时：RuntimeWarning: Glyph 27491 missing from current font.font.set_text(s, 0.0, flags=flags) 在代码开始加这3行代码即可 from pylab import mpl mpl.rcParams['font.family'] = 'SimHei' mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False import numpy as np import ma...
python matplotlib画图,标题中文出现乱码怎么办？
weixin_43316345的博客
04-23 3423
在python种，使用matplotlib画图，标题中文出现乱码怎么办？
matplotlib图例中文乱码? 标题部分可以通过设置字体属性解决，但是图例不支持设置字体，该如何解决
微信公众号：码奋
08-11 245
中文乱码，matplotlib正确显示中文的三种方式
欢迎来到betterManchester的博客
05-24 2036
如果未使用显示中文的方式，则往往会出现下图的情况：标题将会乱码显示方块那么，我们将如何将其正确显示中文呢？修改局部字体样式，在需要显示中文的地方增加属性。import matplotlib.pyplot as plt #导库plt.title('正比例函数', fontproperties='SimSun') #设置字体为宋体plt.show()修改全局字体样式，需要使用 matplotlib 模块的。
matplotlib显示中文乱码问题
qq_43318374的博客
01-09 527
最近使用matplotlib，画图时候，出现中文乱码，在此记录解决方案。
Python中使用matplotlib时显示中文乱码_(或更改字体)
热门推荐
CoffeMilk的博客
04-12 1万+
在使用matplotlib绘制可视化图表时，图表的中文显示乱码，只能正常显示英文内容; 一般显示乱码是由于编码问题导致的，而matplotlib 默认使用ASCII 编码，但是当使用pyplot时，是支持unicode编码的，只是默认字体是英文字体，导致中文无法正常显示，所以显示中文乱码。
colab使用matplotlib画图出现中文乱码
04-26
### Colab 中 Matplotlib 中文乱码解决方案 在 Google Colab 上使用 Matplotlib 绘制图表时，如果涉及中文字符可能会遇到乱码问题。这是因为默认情况下，Matplotlib 并未配置支持中文字体的环境。以下是解决该问题的具体方法： #### 方法一：安装并设置中文字体 可以通过下载中文字体文件（如 SimHei 或 Noto Sans CJK），将其加载到 Matplotlib 的字体管理器中。 ```python import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import font_manager # 下载并解压中文字体 (Noto Sans CJK SC) !wget -q https://noto-website-2.storage.googleapis.com/pkgs/NotoSansCJKsc-Regular.otf font_path = 'NotoSansCJKsc-Regular.otf' # 将字体添加至 Matplotlib 字体管理器 font_prop = font_manager.FontProperties(fname=font_path) # 设置全局字体属性 plt.rcParams['font.family'] = font_prop.get_name() plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决负号显示异常的问题 # 测试绘图功能 plt.figure(figsize=(6, 4)) plt.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6]) plt.title('测试标题', fontproperties=font_prop) # 使用指定字体绘制标题 plt.xlabel('X轴标签') # 默认会应用全局字体设置 plt.ylabel('Y轴标签') plt.show() ``` 此方法通过引入外部字体解决了中文乱码问题[^1]。 --- #### 方法二：在线调用 Google Fonts 提供的中文字体 Google Fonts 提供了许多开源字体资源，可以直接在网络环境中动态加载这些字体来解决问题。 ```python import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import rcParams # 动态加载 Google Fonts 的 Noto Sans 中文字体 !apt-get update && apt-get install -y fonts-noto-cjk rcParams['font.sans-serif'] = ['Noto Sans CJK SC'] rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 避免负号显示错误 # 测试绘图功能 plt.figure(figsize=(6, 4)) plt.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6]) plt.title('测试标题') plt.xlabel('X轴标签') plt.ylabel('Y轴标签') plt.show() ``` 这种方法利用了系统级别的字体库更新机制，在线获取所需的中文字体[^1]。 --- #### 方法三：本地上传自定义字体 对于某些特殊需求场景，可以手动准备所需字体文件并通过 Google Drive 或其他方式上传到 Colab 运行环境中。 ```python from google.colab import files uploaded = files.upload() # 手动上传字体文件（如 simhei.ttf） import os import matplotlib.font_manager as fm # 获取上传后的字体路径 font_files = fm.findSystemFonts(fontpaths=None) custom_font_path = list(uploaded.keys())[0] # 注册新字体 fm.fontManager.addfont(custom_font_path) plt.rc('font', family='SimHei') # 测试绘图功能 plt.figure(figsize=(6, 4)) plt.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6]) plt.title('测试标题') plt.xlabel('X轴标签') plt.ylabel('Y轴标签') plt.show() ``` 这种方式适合于需要特定风格字体的情况，灵活性较高[^1]。 --- 以上三种方法均可有效解决 Colab 环境下 Matplotlib 的中文乱码问题。具体选择取决于实际应用场景以及个人偏好。
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