『行远见大』让 Matplotlib 生成的图表显示汉字

该项目解决了AI Studio上Matplotlib生成图表无法显示汉字的问题，内置微软雅黑、楷体等五种字体。以国民经济核算季度数据为例，展示了散点图、折线图、直方图、饼图的绘制，供学习参考，致敬开源，无商业用途。

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『行远见大』让 Matplotlib 生成的图表显示汉字

项目简介

解决了在 AI Studio 上用 Matplotlib 生成常见图表（散点图、折线图、直方图、饼图）无法显示汉字的问题。

致敬开源

大家好，我是行远见大。欢迎你与我一同建设飞桨开源社区，知识分享是一种美德，让我们致敬开源！

郑重声明

本项目旨在以计算机技术研究交流为目的，仅供大家学习与参考，不存在任何的商业目的与商业用途。

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88 查看详情

加载字体

本项目内置了五种字体供大家学习与参考，字体的路径： ./fonts/

内置字体	字体名称
msyh.ttc	微软雅黑
simkai.ttf	常规楷体
simsun.ttf	常规宋体
SimHei.ttf	常规黑体
SIMLI.TTF	常规隶书

环境配置

In [1]

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib.font_manager as font_manager

   

选择字体

In [2]

# 查看字体的引用名fontpath = 'fonts/msyh.ttc'                            # 选择字体prop = font_manager.FontProperties(fname=fontpath)print(prop.get_name())

%matplotlib inlinefrom matplotlib.font_manager import FontProperties
font = FontProperties(fname='fonts/msyh.ttc', size=16) # 设置大小

       

Microsoft YaHei

       

读取文件

In [3]

data = np.load('work/国民经济核算季度数据.npz', allow_pickle=True)
columns = data['columns']
values = data['values']print(columns)print(values)
data['values'].shape

       

['序号' '时间' '国内生产总值_当季值(亿元)' '第一产业增加值_当季值(亿元)' '第二产业增加值_当季值(亿元)'
 '第三产业增加值_当季值(亿元)' '农林牧渔业增加值_当季值(亿元)' '工业增加值_当季值(亿元)' '建筑业增加值_当季值(亿元)'
 '批发和零售业增加值_当季值(亿元)' '交通运输、仓储和邮政业增加值_当季值(亿元)' '住宿和餐饮业增加值_当季值(亿元)'
 '金融业增加值_当季值(亿元)' '房地产业增加值_当季值(亿元)' '其他行业增加值_当季值(亿元)']
[[1 '2000年第一季度' 21329.9 ... 1235.9 933.7 3586.1]
 [2 '2000年第二季度' 24043.4 ... 1124.0 904.7 3464.9]
 [3 '2000年第三季度' 25712.5 ... 1170.4 1070.9 3518.2]
 ...
 [67 '2016年第三季度' 190529.5 ... 15472.5 12164.1 37964.1]
 [68 '2016年第四季度' 211281.3 ... 15548.7 13214.9 39848.4]
 [69 '2017年第一季度' 180682.7 ... 17213.5 12393.4 42443.1]]

       

(69, 15)

               

查看效果

散点图

In [4]

plt.figure(figsize=(10, 8))

plt.scatter(values[:, 1], values[:, 3], marker='o')
plt.scatter(values[:, 1], values[:, 4], marker='*')
plt.scatter(values[:, 1], values[:, 5], marker='D')

plt.xticks(range(0, 70, 4), values[range(0, 70, 4), 1], rotation=45, fontproperties=font)
plt.legend(['第一产业生产总值', '第二产业生产总值', '第三产业生产总值'], prop=font)   
plt.title('2000-2017年各产业生产总值散点图', fontproperties=font)
plt.ylabel('生产总值（亿元）', fontproperties=font)
plt.s*efig('work/2000-2017年各产业生产总值散点图.png')
plt.show()

       

<Figure size 720x576 with 1 Axes>

               

折线图

In [5]

plt.figure(figsize=(10, 8))

plt.plot(values[:, 1], values[:, 3], linestyle='solid')
plt.plot(values[:, 1], values[:, 4], marker='*')
plt.plot(values[:, 1], values[:, 5], marker='D')

plt.xticks(range(0, 70, 4), values[range(0, 70, 4), 1], rotation=45, fontproperties=font)
plt.legend(['第一产业生产总值', '第二产业生产总值', '第三产业生产总值'], prop=font)         
plt.title('2000-2017年各产业生产总值散点图', fontproperties=font)
plt.ylabel('生产总值（亿元）', fontproperties=font)
plt.s*efig('work/2000-2017年各产业生产总值折线图.png')
plt.show()

       

<Figure size 720x576 with 1 Axes>

               

直方图

In [6]

plt.figure(figsize=(10, 8))

plt.bar(columns[3:6], values[-1, 3:6], color='gold', width=0.6, tick_label=['1','2','3']) 
plt.title('2017年第一季度各产业生产总值直方图', fontproperties=font)  
plt.xlabel('产业', fontproperties=font)
plt.ylabel('生产总值（亿元）', fontproperties=font)

my_height = values[-1, 3:6]for i in range(len(my_height)):
    plt.text(i, my_height[i]+1000, my_height[i], va='bottom', ha='center')

plt.s*efig('work/2017年第一季度各产业生产总值直方图.png')
plt.show()

       

<Figure size 720x576 with 1 Axes>

               

饼图

In [7]

plt.figure(figsize=(10, 8))

labels = ['第一产业', '第二产业', '第三产业']

plt.pie(values[-1, 3:6], explode=[0.2, 0.01, 0.01], labels=labels, colors=['red','gold','orange'], autopct='%1.1f%%', textprops={'fontproperties':font})
plt.title('2017年第一季度各产业生产总值饼图', fontproperties=font)
plt.s*efig('work/2017年第一季度各产业生产总值饼图.png')
plt.show()

       

<Figure size 720x576 with 1 Axes>

               

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