Windows下的matplotlib画图中文显示设置

一、在测试matplotlib时遇到X轴中文字符不显示的问题，参考网上

源代码如下

from matplotlib import pyplot as plt

import random

import matplotlib

from matplotlib import font_manager

# my_font =  {'family' : 'MicroSoft YaHei',

#               'weight' : 'bold',

#               'size'   : 'larger'}

# matplotlib.rc("font",**my_font)

# matplotlib.rc("font",)

my_font = font_manager.FontProperties(fname="C:\\Windows\\Fonts\\msyh.ttf")

plt.figure(figsize=(,),dpi=)

x = range(,)

y = [random.randint(,) for i in range()]

_xticks_labels = ["10点{}分".format(i) for i in range()]

_xticks_labels += ["11点{}分".format(i) for i in range()]

# plt.xticks(list(x)[::])

plt.xticks(list(x)[::],_xticks_labels[::],rotation=,fontproperties=my_font)

plt.plot(x,y)

plt.show()

二、参考网上玩法

电脑环境：Windows7-64bit，Anaconda3-4.2.0（对应python 3.5.2版本），IDE是Anaconda自带的Spyder 3。

1、找到Windows系统自带的字体库目录，默认在C:\Windows\Fonts目录下。

2、选择你自己喜欢的字体，然后“右键”→“属性”，可以看到该字体的名字。

本教程以微软雅黑字体为例，您也可以选择其他字体，如果自带的字体库满足不了您的需求，您可以网上下载其他字体，将字体解压到C:\Windows\Fonts目录即可。

3、在IDE工具中，导入matplotlib库，开始定义字体所在路径。

1 先不设置参数，可以看到中文字体显示为方框（此处使用的是SVC三分类模型）。

2 设置参数之后，可以看到中文字体可以正常显示了。（代码经过测试，可放心使用）

哪里需要中文设置，保证该函数里有fontproperties = my_font参数即可。比如x轴的标签为：鸢尾花的花萼长度。那么可以使用：

plt.xlabel('鸢尾花的花萼长度', fontproperties = my_font)

# coding:utf-8

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

from sklearn import svm, datasets

# 以下两行是解决常见的其他问题

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']                          # 指定默认字体

plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False                            # 解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题

import matplotlib.font_manager as mf                                  # 导入字体管理器

my_font= mf.FontProperties(fname='C:\\Windows\\Fonts\\msyh.ttf')      # 加载字体

iris = datasets.load_iris()

X = iris.data[:, :2]

Y = iris.target

def my_kernel(X, Y):

    M = np.array([[2, 0], [0, 1.0]])

    return np.dot(np.dot(X, M), Y.T)

h = 0.02  

clf = svm.SVC(kernel = my_kernel)

clf.fit(X, Y)

x_min, x_max = X[:, 0].min() - 1, X[:, 0].max() + 1

y_min, y_max = X[:, 1].min() - 1, X[:, 1].max() + 1

xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, h), np.arange(y_min, y_max, h))

Z = clf.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()])

Z = Z.reshape(xx.shape)

plt.pcolormesh(xx, yy, Z, cmap=plt.cm.Paired)

plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=Y, cmap=plt.cm.Paired)

plt.title('测试！！！3-Class classification using SVM with custom kernel',

          fontproperties = my_font)

plt.axis('tight')

plt.show()

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