


Lima kaedah berkesan untuk menyelesaikan masalah aksara Cina yang kacau dalam matplotlib
Lima penyelesaian berkesan untuk mengucapkan selamat tinggal kepada masalah bercelaru Cina dalam matplotlib Contoh kod khusus diperlukan
Abstrak: Dalam proses menggunakan Matplotlib untuk visualisasi data, kami sering menghadapi masalah aksara Cina yang kacau, yang mempengaruhi keindahan carta dan kebolehbacaan. Artikel ini akan memperkenalkan lima penyelesaian yang berkesan, iaitu: menggunakan fon lalai sistem, menentukan fon secara manual, menggunakan pengurus fon, menggunakan fail konfigurasi fon dan menggunakan perpustakaan pihak ketiga. Dan contoh kod khusus diberikan untuk membantu pembaca menyelesaikan masalah matplotlib Cina yang kacau.
- Gunakan fon lalai sistem
Dalam Matplotlib, fon lalai sistem akan digunakan secara lalai Dalam sesetengah sistem, masalah aksara Cina bercelaru mungkin berlaku. Kita boleh menyelesaikan masalah aksara Cina yang kacau dengan mengubah suai fon lalai sistem.
import matplotlib.pyplot as plt # 查找系统默认字体路径 print(plt.rcParams["font.family"]) # 修改系统默认字体 plt.rcParams["font.family"] = "Arial Unicode MS" # 正常显示中文 plt.title("中文标题") plt.show()
- Tentukan fon secara manual
Selain menggunakan fon lalai sistem, kami juga boleh menentukan fon secara manual untuk menyelesaikan masalah aksara Cina yang kacau. Pastikan aksara Cina boleh dipaparkan dengan betul dengan menyatakan nama fon tertentu.
import matplotlib.pyplot as plt # 手动指定字体 font = {"family": "Arial Unicode MS"} plt.title("中文标题", fontdict=font) plt.show()
- Gunakan pengurus fon
Matplotlib menyediakan kelas FontManager
untuk mengurus fon. Kami boleh mendapatkan senarai fon yang dipasang pada sistem melalui kelas FontManager
dan secara manual memilih fon yang sesuai untuk menyelesaikan masalah aksara Cina yang kacau. FontManager
类来管理字体。我们可以通过FontManager
类获取系统已安装字体的列表,并手动选择一个适合的字体来解决中文乱码问题。
import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.font_manager as fm # 获取字体列表 font_list = fm.findSystemFonts() # 选择一个适合的字体 font_path = font_list[0] font_prop = fm.FontProperties(fname=font_path) plt.title("中文标题", fontproperties=font_prop) plt.show()
- 使用字体配置文件
Matplotlib还支持使用字体配置文件来解决中文乱码问题。我们可以创建一个matplotlibrc
文件,并在文件中指定合适的字体。
import matplotlib.pyplot as plt # 创建字体配置文件matplotlibrc with open("matplotlibrc", "w") as f: f.write("font.family: Arial Unicode MS") # 使用字体配置文件 plt.rcParams["font.family"] = "Arial Unicode MS" plt.title("中文标题") plt.show()
- 使用第三方库
除了上述方法外,我们还可以使用第三方库来解决中文乱码问题。例如,fonttools
import matplotlib.pyplot as plt from fontTools.ttLib import TTFont # 查找字体支持的字符集和语言 font_path = "Arial Unicode MS.ttf" font = TTFont(font_path) font_names = font.getNames() charsets = set() languages = set() for name in font_names: if name.isUnicode(): charsets.add(name.string.decode("utf-16")) if name.isWWSFamilyName(): languages.add(name.string.decode()) print("字符集:", charsets) print("语言:", languages) plt.title("中文标题") plt.show()
- Gunakan fail konfigurasi fon🎜Matplotlib juga menyokong penggunaan fail konfigurasi fon untuk menyelesaikan masalah aksara Cina yang kacau. Kami boleh mencipta fail
matplotlibrc
dan menentukan fon yang sesuai dalam fail. 🎜rrreee- 🎜Gunakan perpustakaan pihak ketiga🎜🎜🎜Selain kaedah di atas, kami juga boleh menggunakan perpustakaan pihak ketiga untuk menyelesaikan masalah aksara Cina yang kacau. Contohnya, pustaka
fonttools
boleh membantu kami mencari set aksara dan bahasa yang disokong bagi fon yang dipasang pada sistem. 🎜rrreee🎜Ringkasan: Artikel ini memperkenalkan lima kaedah untuk menyelesaikan masalah aksara Cina yang kacau-bilau dengan berkesan dalam matplotlib, dan memberikan contoh kod khusus. Dengan menggunakan kaedah ini, pembaca boleh menyelesaikan masalah aksara Cina yang kacau-bilau dengan mudah dan meningkatkan keindahan dan kebolehbacaan carta. Saya harap artikel ini akan membantu pembaca yang pertama kali menggunakan Matplotlib. 🎜Atas ialah kandungan terperinci Lima kaedah berkesan untuk menyelesaikan masalah aksara Cina yang kacau dalam matplotlib. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Tutorial ini menunjukkan cara menggunakan Python untuk memproses konsep statistik undang -undang ZIPF dan menunjukkan kecekapan membaca dan menyusun fail teks besar Python semasa memproses undang -undang. Anda mungkin tertanya -tanya apa maksud pengedaran ZIPF istilah. Untuk memahami istilah ini, kita perlu menentukan undang -undang Zipf. Jangan risau, saya akan cuba memudahkan arahan. Undang -undang Zipf Undang -undang Zipf hanya bermaksud: Dalam korpus bahasa semulajadi yang besar, kata -kata yang paling kerap berlaku muncul kira -kira dua kali lebih kerap sebagai kata -kata kerap kedua, tiga kali sebagai kata -kata kerap ketiga, empat kali sebagai kata -kata kerap keempat, dan sebagainya. Mari kita lihat contoh. Jika anda melihat corpus coklat dalam bahasa Inggeris Amerika, anda akan melihat bahawa perkataan yang paling kerap adalah "th

Artikel ini menerangkan cara menggunakan sup yang indah, perpustakaan python, untuk menghuraikan html. Ia memperincikan kaedah biasa seperti mencari (), find_all (), pilih (), dan get_text () untuk pengekstrakan data, pengendalian struktur dan kesilapan HTML yang pelbagai, dan alternatif (sel

Berurusan dengan imej yang bising adalah masalah biasa, terutamanya dengan telefon bimbit atau foto kamera resolusi rendah. Tutorial ini meneroka teknik penapisan imej di Python menggunakan OpenCV untuk menangani isu ini. Penapisan Imej: Alat yang berkuasa Penapis Imej

Fail PDF adalah popular untuk keserasian silang platform mereka, dengan kandungan dan susun atur yang konsisten merentasi sistem operasi, peranti membaca dan perisian. Walau bagaimanapun, tidak seperti Python memproses fail teks biasa, fail PDF adalah fail binari dengan struktur yang lebih kompleks dan mengandungi unsur -unsur seperti fon, warna, dan imej. Mujurlah, tidak sukar untuk memproses fail PDF dengan modul luaran Python. Artikel ini akan menggunakan modul PYPDF2 untuk menunjukkan cara membuka fail PDF, mencetak halaman, dan mengekstrak teks. Untuk penciptaan dan penyuntingan fail PDF, sila rujuk tutorial lain dari saya. Penyediaan Inti terletak pada menggunakan modul luaran PYPDF2. Pertama, pasangkannya menggunakan PIP: Pip adalah p

Tutorial ini menunjukkan cara memanfaatkan caching redis untuk meningkatkan prestasi aplikasi python, khususnya dalam rangka kerja Django. Kami akan merangkumi pemasangan Redis, konfigurasi Django, dan perbandingan prestasi untuk menyerlahkan bene

Artikel ini membandingkan tensorflow dan pytorch untuk pembelajaran mendalam. Ia memperincikan langkah -langkah yang terlibat: penyediaan data, bangunan model, latihan, penilaian, dan penempatan. Perbezaan utama antara rangka kerja, terutamanya mengenai grap pengiraan

Python, kegemaran sains dan pemprosesan data, menawarkan ekosistem yang kaya untuk pengkomputeran berprestasi tinggi. Walau bagaimanapun, pengaturcaraan selari dalam Python memberikan cabaran yang unik. Tutorial ini meneroka cabaran -cabaran ini, memberi tumpuan kepada Interprete Global

Tutorial ini menunjukkan mewujudkan struktur data saluran paip tersuai di Python 3, memanfaatkan kelas dan pengendali yang berlebihan untuk fungsi yang dipertingkatkan. Fleksibiliti saluran paip terletak pada keupayaannya untuk menggunakan siri fungsi ke set data, GE
