python plt画图中文字体
时间: 2025-04-02 09:07:38 浏览: 67
### Python Matplotlib 中文字体设置方法
在使用 `matplotlib` 进行绘图时，如果需要正确显示中文字符字体，则可以通过以下几种方式实现。
#### 方法一：全局字体配置
通过修改 `matplotlib` 的默认参数来设置支持中文的字体。可以使用如下代码：
```python
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import rcParams
rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 使用黑体作为默认字体
rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决负号 '-' 显示为方块的问题[^1]
plt.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6])
plt.title('测试标题')
plt.xlabel('X 轴标签')
plt.ylabel('Y 轴标签')
plt.show()
```
上述代码设置了全局字体为 SimHei（即黑体），并解决了可能存在的负号显示异常问题。
---
#### 方法二：局部字体设置
对于某些特定的文字对象，可以直接指定其使用的字体属性。例如，利用字典形式定义字体样式，并将其应用到具体的文本上：
```python
import matplotlib.pyplot as plt
font_dict = {
'family': 'serif',
'color': 'darkred',
'weight': 'normal',
'size': 16,
}
plt.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6])
plt.title('测试标题', fontdict=font_dict)
plt.xlabel('X 轴标签', fontsize=14) # 局部调整字体大小
plt.ylabel('Y 轴标签', fontproperties='SimHei') # 指定具体字体名称[^3]
plt.show()
```
此方法适用于仅需更改部分区域字体的情况，灵活性较高。
---
#### 方法三：动态加载系统字体
当不确定目标环境中安装了哪些可用字体时，可通过遍历所有已注册字体列表找到合适的中文字体文件路径，再手动载入该字体用于绘图操作之中：
```python
from matplotlib.font_manager import FontProperties
fp = FontProperties(fname='/path/to/your/chinese_font.ttf')
plt.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6])
plt.title('测试标题', fontproperties=fp)
plt.xlabel('X 轴标签', fontproperties=fp)
plt.ylabel('Y 轴标签', fontproperties=fp)
plt.show()
```
注意替换实际存在的本地字体文件绝对地址至 `/path/to/your/chinese_font.ttf` 部分即可完成自定义化处理过程[^2]。
---
以上三种方案均可有效解决 `RuntimeWarning: Glyph xxxxx missing from current font.` 类型警告信息的发生概率降低至最小程度的同时保障最终输出效果满足预期需求标准。
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标签“复制 别人 网站 软件”明确指出了这个工具的主要功能，即复制他人网站的软件。
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- [^2]: CNN是一种前馈神经网络，由卷积层和池化层组成，特别在图像处理方面出色。与传统多层神经网络相比，CNN加入了卷积层和池化层，使特征学习更有效。
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基于ASP的深度学习网站导航系统功能详解
从给定文件中我们可以提取以下IT知识点：
### 标题知识点
#### "ASP系统篇"
- **ASP技术介绍**：ASP（Active Server Pages）是一种服务器端的脚本环境，用于创建动态交互式网页。ASP允许开发者将HTML网页与服务器端脚本结合，使用VBScript或JavaScript等语言编写代码，以实现网页内容的动态生成。
- **ASP技术特点**：ASP适用于小型到中型的项目开发，它可以与数据库紧密集成，如Microsoft的Access和SQL Server。ASP支持多种组件和COM（Component Object Model）对象，使得开发者能够实现复杂的业务逻辑。
#### "深度学习网址导航系统"
- **深度学习概念**：深度学习是机器学习的一个分支，通过构建深层的神经网络来模拟人类大脑的工作方式，以实现对数据的高级抽象和学习。
- **系统功能与深度学习的关系**：该标题可能意味着系统在进行网站分类、搜索优化、内容审核等方面采用了深度学习技术，以提供更智能、自动化的服务。然而，根据描述内容，实际上系统并没有直接使用深度学习技术，而是提供了一个传统的网址导航服务，可能是命名上的噱头。
### 描述知识点
#### "全后台化管理，操作简单"
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### 标签知识点
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- **ASP程序开发**：标签表明这是一个ASP语言编写的网站源代码，可能是一个开源项目，供开发者下载、研究或部署到自己的服务器上。
### 压缩包子文件名称列表知识点
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- **文件内容和类型**：文件列表中提到的“深度学习(asp)网址导航程序”表明这是一个ASP语言编写的网址导航系统程序，可能包含了系统安装和配置需要的所有源文件。
通过以上分析，我们可以得出这个ASP系统是一个传统的网址导航系统，以后台管理为核心功能，并没有实际运用到深度学习技术。系统的主要功能包括对网站内容、分类、搜索引擎、广告位、以及其他网站相关信息的管理。它可能还提供了一个平台，供用户提交网址，供管理员审核并收录到导航中。源代码可能以ASP语言编写，并在文件中包含了所有必要的程序文件。
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- 引用[1]：提到Transformer模型的计算时间复杂度主要由自注意力机制的O(n²·d)决定。
- 引用[2]：详细解释了注意力机制的计算复杂度，包括QK转置的复杂度为O(N²d)，内存需求为N² + Nd。
- 引用[3]：提到原始注意力机制的时间复杂度为O(n²d)，并讨论了优化方法如稀疏注意力和线性注意力。
- 引用[4]：涉及多头注意力的未来趋势，但没有直接给出计算方法。
用户的问题是计算多头注意力机制的时间