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。
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/
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 FontPropertiesfont = 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.savefig('work/2000-2017年各产业生产总值散点图.png')plt.show()
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.savefig('work/2000-2017年各产业生产总值折线图.png')plt.show()
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.savefig('work/2017年第一季度各产业生产总值直方图.png')plt.show()
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.savefig('work/2017年第一季度各产业生产总值饼图.png')plt.show()
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