在Matplotlib里绘制图表时遇到中文乱码，这其实是个老生常谈的问题了，核心原因往往在于Matplotlib默认使用的字体库里没有包含中文字符集。它通常会选择一些英文字体，比如DejaVu Sans，这些字体自然无法正确渲染中文，所以你看到的就是方块或者一堆乱码。解决这个问题，关键就是告诉Matplotlib去用一个支持中文的字体。
解决方案要彻底解决Matplotlib中文乱码问题，最直接有效的方法就是配置Matplotlib使用一个支持中文的字体。这通常涉及到修改全局配置参数，并可能需要清除字体缓存。
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.font_manager as fm
import numpy as np
# 查找系统中的中文字体
# 这一步是关键，你需要找到一个你系统上确实存在的中文字体
# 例如：'SimHei' (Windows), 'Microsoft YaHei' (Windows), 'PingFang SC' (macOS), 'WenQuanYi Micro Hei' (Linux)
# 如果不确定，可以尝试打印所有可用字体：
# font_list = fm.findSystemFonts(fontpaths=None, fontext='ttf')
# for font_path in font_list:
# try:
# prop = fm.FontProperties(fname=font_path)
# if 'SimHei' in prop.get_name() or 'Microsoft YaHei' in prop.get_name() or 'PingFang SC' in prop.get_name() or 'WenQuanYi Micro Hei' in prop.get_name():
# print(f"Found Chinese font: {prop.get_name()} at {font_path}")
# except Exception:
# pass
# 假设我们找到了一个合适的字体，这里以'SimHei'为例
# 如果你的系统没有SimHei，请替换成你系统上实际存在的中文宋体或黑体
# 我个人在Windows上常用'Microsoft YaHei'，macOS上用'PingFang SC'，Linux上用'WenQuanYi Micro Hei'
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 设置字体为黑体
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决负号'-'显示为方块的问题
# 接下来，清除Matplotlib的字体缓存
# 这一步非常重要，尤其是在你第一次设置字体或者更改字体之后
# 因为Matplotlib会缓存字体信息，不清除缓存可能导致配置不生效
fm._rebuild()
# 示例绘图
plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.plot(np.random.rand(10), label='随机数据')
plt.title('这是一个中文标题')
plt.xlabel('X轴标签')
plt.ylabel('Y轴标签')
plt.legend(title='图例')
plt.grid(True)
plt.show()
为什么我的Matplotlib会显示中文乱码？
我发现很多初学者遇到这个问题时都会有点困惑，明明Python代码没有报错，怎么输出的图表里中文就成了方块呢？其实这背后的逻辑并不复杂。Matplotlib在绘制文本时，会去查找系统上安装的字体来渲染字符。它有一个默认的字体优先级列表，通常会优先选择一些通用的英文字体，比如
DejaVu Sans、
Bitstream Vera Sans或者
Latin Modern Sans等。这些字体对英文字符支持得很好，但它们压根就没包含中文字符的字形（glyph）。
当Matplotlib尝试用一个不包含中文字符的字体去渲染中文时，它就不知道该怎么画这些字符了，所以最常见的表现就是显示成一个空白方块，或者一个问号，甚至是某种编码错误导致的乱码。这和我们平时在Word文档里，如果选择了一个英文字体去打中文，也会出现类似情况是一个道理。所以，问题的根源在于“字体缺失”而非“编码错误”。虽然有时候看起来像编码问题，但通常调整字体就能解决大部分情况。
如何在不同操作系统（Windows, macOS, Linux）上找到并配置中文字体？找到一个合适的、支持中文的字体，是解决乱码问题的关键第一步。不同操作系统有它们各自常用的中文字体，以及查找字体的方式。我来给你梳理一下：
Windows 系统： Windows系统自带的中文字体非常丰富，比如“宋体”、“黑体”、“微软雅黑”（Microsoft YaHei）、“楷体”等。我个人最常用的是“微软雅黑”和“黑体”（SimHei），因为它们显示效果比较现代和清晰。
查找字体： 你可以在
C:\Windows\Fonts
目录下找到所有已安装的字体文件。记住它们的英文名称，比如“黑体”对应的就是SimHei
。-
配置方式：
import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.font_manager as fm # 设置字体为微软雅黑 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei'] # 或者设置为黑体 # plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False fm._rebuild() # 清除缓存
macOS 系统： macOS系统对中文的支持一直都很好，自带的字体也都很漂亮，比如“苹方”（PingFang SC）、“黑体-简”（Heiti SC）。
查找字体： 字体文件通常在
/System/Library/Fonts
或/Library/Fonts
目录下。你可以通过“字体册”应用来查看和管理字体，并找到它们的英文名称。我发现“苹方”系列字体显示效果很棒。-
配置方式：
import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.font_manager as fm # 设置字体为苹方-简 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['PingFang SC'] # 或者设置为黑体-简 # plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Heiti SC'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False fm._rebuild() # 清除缓存
Linux 系统： Linux系统由于其开源特性，字体管理相对更灵活但也可能更复杂一些。常见的支持中文的字体有“文泉驿微米黑”（WenQuanYi Micro Hei）、“思源黑体”（Noto Sans CJK）。你可能需要手动安装这些字体包。
-
查找字体：
- 你可以使用
fc-list :lang=zh
命令在终端中列出所有支持中文的字体。 - 字体文件通常在
/usr/share/fonts
或~/.local/share/fonts
目录下。
- 你可以使用
-
安装字体（如果缺失）：
- 对于Debian/Ubuntu系：
sudo apt-get install fonts-wqy-microhei
- 对于CentOS/RHEL系：
sudo yum install wqy-microhei-fonts
- 对于Debian/Ubuntu系：
-
配置方式：
import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.font_manager as fm # 设置字体为文泉驿微米黑 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['WenQuanYi Micro Hei'] # 或者设置为思源黑体 # plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Noto Sans CJK SC'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False fm._rebuild() # 清除缓存
无论在哪种系统上，如果上述常用字体名称不生效，一个稳妥的方法是使用
matplotlib.font_manager.FontProperties(fname='/path/to/your/font.ttf')直接指定字体文件的路径。但一般来说，系统自带的字体名称就够用了。 除了全局配置，还有哪些局部方法可以解决中文乱码问题？
虽然全局配置
rcParams是最省心的方法，让整个图表的所有文本都使用指定字体，但有时候我们可能只希望图表中的某一部分文本（比如标题、某个标签）显示中文，而其他部分保持默认或使用其他字体。这时，局部配置就显得很有用了。我个人在做一些混合语言图表时，会倾向于这种方式。
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Matplotlib的许多文本相关函数都提供了
fontproperties参数，允许你为该特定文本元素指定字体。这比修改全局配置更灵活。
这里主要用到
matplotlib.font_manager.FontProperties这个类。
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.font_manager as fm
import numpy as np
# 首先，找到一个系统上的中文字体文件路径
# 这里我用一个通用路径作为示例，你需要替换成你系统上实际存在的字体文件路径
# 例如：
# Windows: font_path = 'C:/Windows/Fonts/simhei.ttf'
# macOS: font_path = '/System/Library/Fonts/PingFang.ttc'
# Linux: font_path = '/usr/share/fonts/truetype/wqy/wqy-microhei.ttc'
# 假设我用的是Windows系统，并且有SimHei字体
font_path = fm.findfont(fm.FontProperties(family='SimHei'))
if not font_path:
# 如果找不到SimHei，尝试找其他常用字体，或者手动指定一个已知路径
# 这里只是一个示例，实际应用中你可能需要更健壮的查找逻辑
print("Warning: SimHei not found. Trying Microsoft YaHei...")
font_path = fm.findfont(fm.FontProperties(family='Microsoft YaHei'))
if not font_path:
print("Error: No suitable Chinese font found. Please specify manually.")
# Fallback to a default, likely garbled
font_prop = None
else:
font_prop = fm.FontProperties(fname=font_path)
else:
font_prop = fm.FontProperties(fname=font_path)
# 确保负号显示正常，这通常是全局设置，但也可以在局部文本中指定
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.plot(np.random.rand(10), label='随机数据')
# 局部设置标题字体
if font_prop:
plt.title('这是一个局部设置的中文标题', fontproperties=font_prop, fontsize=16)
else:
plt.title('这是一个局部设置的中文标题 (字体缺失)', fontsize=16)
# 局部设置X轴标签字体
if font_prop:
plt.xlabel('X轴标签', fontproperties=font_prop, fontsize=12)
else:
plt.xlabel('X轴标签 (字体缺失)', fontsize=12)
# 局部设置Y轴标签字体，这里假设用默认英文字体，就不指定fontproperties了
plt.ylabel('Y轴标签', fontsize=12)
# 局部设置图例字体
if font_prop:
plt.legend(title='图例', prop=font_prop) # 注意图例的字体参数是prop
else:
plt.legend(title='图例 (字体缺失)')
plt.grid(True)
plt.show() 这种方法的好处是，你可以非常精细地控制每个文本元素的字体，而不会影响到整个图表的其他默认文本。比如，如果你想在图表里同时显示英文和中文，并且希望它们分别使用不同的字体风格，局部设置就非常方便。缺点是代码会稍微多一些，每次都要指定
fontproperties。我通常会在需要混合字体时使用它，如果整个图表都是中文，那还是全局配置来得直接。 配置中文字体后，为什么负号（-）也可能显示异常？如何解决？
我遇到过不少朋友，在辛辛苦苦配置好中文字体后，发现图表里的负号（
-）却变得怪怪的，有时候是一个小方块，有时候是两个短横线连在一起，总之就是不正常。这其实是Matplotlib在处理Unicode字符时的一个小“陷阱”。
当我们将
font.sans-serif设置为中文字体后，Matplotlib会尝试使用这个中文字体来渲染所有的文本，包括负号。问题在于，一些中文字体中的负号字符（Unicode U+2212）可能与我们习惯的英文字体中的负号（ASCII U+002D）在字形上有所不同，或者在某些渲染环境下表现不佳。更常见的情况是，Matplotlib的默认行为是尝试使用Unicode的“减号”字符（U+2212），而这个字符在某些字体中显示效果可能不如ASCII的“连字符-减号”（U+002D）美观，甚至会出问题。
解决这个问题非常简单，Matplotlib为此提供了一个专门的配置参数：
axes.unicode_minus。
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.font_manager as fm
import numpy as np
# 假设已经配置好了中文字体
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 替换为你的中文字体
fm._rebuild() # 清除缓存
# 关键在这里：设置axes.unicode_minus为False
# 告诉Matplotlib不要使用Unicode减号，而是使用ASCII的连字符-减号
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
# 示例绘图，包含负数
plt.figure(figsize=(8, 6))
x = np.arange(-5, 5, 0.5)
y = x**2 - 10
plt.plot(x, y, label='y = x^2 - 10')
plt.title('带有负号的中文标题')
plt.xlabel('X轴 (包含负值)')
plt.ylabel('Y轴 (包含负值)')
plt.legend(title='图例')
plt.grid(True)
plt.show() 通过将
plt.rcParams['axes.unicode_minus']设置为
False，我们实际上是告诉Matplotlib，在显示负号时，回退到使用标准的ASCII连字符-减号（
-），而不是尝试使用Unicode的减号字符。这个ASCII字符在绝大多数字体中都有良好支持，并且显示效果是我们所习惯的。所以，这几乎是一个在配置中文字体时必做的“配套”设置，能避免很多不必要的视觉困扰。 我已经配置了字体，为什么还是乱码？常见的排查步骤有哪些？
我发现，即使是经验丰富的开发者，在Matplotlib字体配置上偶尔也会遇到“明明设置了，却还是不行”的情况。这种时候，我通常会按以下步骤进行排查，这就像医生看病，一步步缩小范围。
-
清除Matplotlib字体缓存： 这是最常见也最容易被忽视的一步。Matplotlib为了提高性能，会缓存它找到的字体信息。如果你修改了字体配置，但没有清除缓存，Matplotlib可能还在使用旧的缓存信息。
import matplotlib.font_manager as fm fm._rebuild() # 这行代码非常关键！
执行这行代码后，最好重启你的Python环境（比如Jupyter Notebook的Kernel，或者VS Code的Python解释器），确保所有的缓存都彻底刷新。
-
确认你指定的字体名称是否正确且存在： 你写的
['SimHei']
真的在你的系统上吗？而且名称拼写对吗？一个字母的错误都可能导致找不到字体。-
在Windows上： 检查
C:\Windows\Fonts
目录，看看字体文件的属性，确认其“字体名称”。 - 在macOS上： 打开“字体册”应用，查看字体名称。
-
在Linux上： 使用
fc-list :lang=zh
命令，看看输出列表中是否有你想要的字体名称。 - 你也可以用Matplotlib自己的工具来验证：
import matplotlib.font_manager as fm # 尝试查找你指定的字体 font_path = fm.findfont(fm.FontProperties(family='SimHei')) if font_path: print(f"找到字体SimHei，路径：{font_path}") else: print("未找到字体SimHei，请检查名称或是否安装。")如果
font_path
是空的，那说明Matplotlib根本没找到你说的那个字体。
-
在Windows上： 检查
-
检查
rcParams
是否真的生效： 有时候代码顺序或者其他地方的覆盖，可能导致你的rcParams
设置没有真正应用。import matplotlib.pyplot as plt print(plt.rcParams['font.sans-serif']) print(plt.rcParams['axes.unicode_minus'])
运行这段代码，确认输出的结果是你期望的字体列表和
False
。如果不是，那说明你的设置代码可能被其他地方覆盖了，或者在导入Matplotlib之后才设置，但某些模块已经使用了默认配置。 确认你的Python环境： 如果你在虚拟环境（venv, conda env）中工作，确保你安装的Matplotlib和运行代码的解释器都在同一个环境中。有时候，系统环境安装了字体，但虚拟环境里的Matplotlib却找不到。
字体文件权限问题（Linux/macOS）： 在Linux或macOS上，如果字体文件安装在非标准路径，或者权限设置不当，Matplotlib可能无法读取。确保字体文件对运行Python的用户是可读的。
代码编码问题（较少见但有可能）： 虽然中文乱码通常是字体问题，但如果你的Python源文件本身编码不是UTF-8，或者在读取包含中文的数据时编码处理不当，也可能间接导致乱码。确保你的Python文件顶部有
# -*- coding: utf-8 -*-
声明（Python 3默认就是UTF-8，所以通常不是问题），并且所有涉及中文的字符串都是UTF-8编码。重启IDE或Jupyter Kernel： 我发现很多时候，简单的重启Jupyter Notebook的Kernel或者VS Code的Python解释器，就能解决一些莫名其妙的字体问题。这能确保所有的模块都重新加载，避免旧状态的影响。
通过这些步骤，我通常都能定位到问题所在。记住，这是一个系统性的排查过程，不要跳过任何一步。
以上就是python matplotlib如何显示中文_matplotlib绘图显示中文乱码的解决方案的详细内容，更多请关注知识资源分享宝库其它相关文章！
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