数据可视化——matplotlib(3)

导入相关模块

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd

中文显示设置

在之前，绘图时均使用的是英文，并没有使用过中文，那是因为直接使用中文会遇到乱码的问题，就比如：

a = (1,3,2,5,4)
b = (2,5,3,4,1)

plt.plot(a)
plt.xlabel('类型')
plt.ylabel('数量')
plt.title('某商店货物数量')
plt.show()

当然，并不是因为matplotlib不支持中文。作为Python中的热门模块，matplotlib是支持Unicode编码的，但是在默认情况下，它使用的是自带的字体，这些字体并没有中文支持。因此，最后的结果就是一堆的乱码。
解决乱码的方法有几种，主要方法有一下集中：

临时设置

matplotlib将许多常用模块集中到了统一的namespace中，产生了pylab。导入pylab后可以轻易的设置matplotlib所使用的字体，一个简单的例子如下：

from pylab import *
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
plt.plot(a)
plt.xlabel('类型')
plt.ylabel('数量')
plt.title('某商店货物数量')
plt.show()

当然，使用临时方法可以解决中文显示，甚至在移植编码时，也保持了一定的容错性（除非新系统中缺少当前设置的字体）。但是，在每一次创建新的coding时，需要再次的设定，也就多了些许的麻烦。

暴力替换

除了每次进行设置，还有一种比较暴力的方式，也就是将matplotlib默认的字体替换为某种中文字体，然后就能一劳永逸了。当然这种方式并不推荐使用。最主要的原因是，替换后，虽然本地的代码可以正常显示，但是，在移植后，因为新系统和旧系统之间存在差异，很可能再次出现乱码。所以，不到万不得已，还是不推荐使用。