python3字体解决大挖掘

作者:同尘
审稿:童蒙
编辑:angelica

引言

虽然当年列了很多用python画图比R画图好的理由且自己也慢慢转向python画图,但用R画图多年的意识总会惯性去收集python画图的缺点,以增加下一幅图选哪个软件更便捷的评估标准,而差别总是发生在意想不到的地方……

这次就遇到了一个从没想到的问题。很多杂志都有字体要求,比如顶级期刊cell 要求画图字体是Helvetica或Arial。而我需要Times New Roman,但matplotlib结果图默认了sans-serif。

第一反应就是用AI去全局替换字体,结果python图太矢量了,文字不是字体形式,不能直接编辑。当然删除还是可以的,之后自己手动再插入一遍文字,但这工作量,还是选择重新画一遍,直接统一字体吧。

1.怎么最快捷呢?

答曰:直接定义字体(这也是网上都推荐的方法,治标)

import matplotlib
from matplotlib import pyplot as plt
myfont = matplotlib.font_manager.FontProperties(fname='./times.ttf')
plt.plot(datax,datay,prop=myfont)

总结:这种方法能最快捷的解决问题,但是每次都要定义,当然也得有ttf字体文件才行。

所有系统都自带字体库,一般情况下:

windows:C:\Windows\Fonts

Linux: /usr/share/fonts/

OS: ~/Library/Fonts/

于是在找ttf的路上,我又遭遇了新的知识点,windows下面的"Times New Roman" 字体竟然对应着很多文件(timesbd.ttf, timesbi.ttf, timesi.ttf, times.ttf)。

2.能直接设定“Times New Roman”嚒?

答曰:创建自己的字体库(没有root权限的选择,治本)

如果有root权限,直接下载安装字体才是最根本的方法,但是作为没有root权限的一般用户,还是喜欢自己的私有库。

通过matplotlib的字体管理脚本 font_manager.py 可以发现,该脚本是可以扫描 ~/.fonts/ 路径的,所以将自己需要的字体文件放到该路径下(即将windows下面的Times New Roman所有文件拷贝到home下面的.fonts里面,如果没有该文件夹,建一个就好了),之后python可以自动识别, 确认命令如下:

import matplotlib.font_manager
matplotlib.font_manager.findSystemFonts(fontpaths=None, fontext='ttf')

字体库建好之后,每次直接使用即可:
ax.set_ylabel('TPR',fontdict={"family":"Times New Roman"})
也可以修改全局的默认字体,绘图时不用再具体指定。

from matplotlib import pyplot as plt
plt.rcParams['font.family']='Times New Roman'
plt.rcParams['font.weight']='normal'

也有碰到拷贝字体后没起效果的问题,很简单,再删除matplotlib的缓存,重新运行即可。
rm ~/.cache/matplotlib

3.其他说明

  • 中文文字也是如此调整,但网上大多资料显示还要设置:

plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False ##‘-’显示问题

  • linux版本不支持ttc(至少我测试如此),如果手里有ttc字体,python加载 fontforge模块可以实现转换。ps:ttf是一种字体一种形态,ttc是一种字体多种形态的集合(多个ttf的合集)。

  • python3党也会问,难道R不会遇到这样的问题吗?R当然也会遇到字体问题,但至少出来的矢量图就是字体形式,可以直接在AI等工具编辑。而且R字体问题(显示中文等)也很好解决。

library(showtext)  ## 加载包
showtext_begin() ##begin标签必须在绘图之前
font_add('SimSun','C:\Windows\Fonts\simsun.ttc')
plot(..., fontfamily="SimSun")  ## 绘图过程直接调用
showtext_end()  ## end标签必须用在绘图之后 

语言只是个工具,哪个最便捷,哪个最能实现想要的效果才是选择的关键。字体只是一个小小的方面,但细节又决定成败,希望此篇对大家有些帮助。之后我会继续在R,python3画图领域探索更多有意思,有效的方法,与您同行,共赏绘图绚烂之花。

作者:同尘
审稿:童蒙
编辑:angelica

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