Matplotlib绘图中文乱码问题的解决方案

乱码问题描述

以之前一篇博文的内容来说吧,本图的坐标轴需要使用中文,我们按照库函数的使用方法,可能会写出这样的Code:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl

mu = 60.0
sigma = 2.0
x = mu + sigma*np.random.randn(500)

bins = 50

fig, ax = plt.subplots(1, 1)

n, bins, patches = ax.hist(x, bins, density=True, histtype="bar", facecolor="#99FF33", edgecolor="#00FF99", alpha=0.75)

y = ((1/(np.power(2*np.pi, 0.5)*sigma))*np.exp(-0.5*np.power((bins-mu)/sigma, 2)))

ax.plot(bins, y, color="#7744FF", ls="--", lw=2)

ax.grid(ls=":", lw=1, color="gray", alpha=0.2)

ax.text(54, 0.2, r"$y=\frac{1}{\sqrt{2\pi}\sigma}e^{-\frac{(x-\mu)^2}{2\sigma^2}}$", {"color":"#FF5511", "fontsize":20})

ax.set_xlabel("体重")
ax.set_ylabel("概率密度")
ax.set_title(r"体重的直方图:$\mu=60.0$, $\sigma=2.0$", fontsize=16)

plt.show()

接下来就会爆一堆“红字”(异常),制出的图是这样的:
Matplotlib绘图中文乱码问题的解决方案_第1张图片

红线围住的区域都是乱码,这可真令人头疼啊……

加上utf-8题头的注释

# -*- coding:utf-8 -*-

结果还是一样的,乱码。

那怎么做呢?

正解

处理方式是在代码中加入这两行代码:

mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["KaiTi"]
mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False

Matplotlib绘图中文乱码问题的解决方案_第2张图片

完整代码

在这里 → Here

总结

加上这三行代码(其实只加上后面两行代码就行),就能有效处理Matplotlib的中文乱码问题。
但是记得一个朋友在刚接触这方面的数据可视化的时候,使用Mac,因为Mac的一些问题而乱码,这就另当别论啦……

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