问题如下图:

from pylab import mpl
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  #指定默认的字体显示
mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 用于解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题

更多字体可以使用以下代码获取:

import pyfiglet
print(pyfiglet.FigletFont.getFonts())
['1943____', '3-d', '3x5', '4x4_offr', '5lineoblique', '5x7',
'5x8', '64f1____', '6x10', '6x9', 'acrobatic', 'advenger',
'alligator', 'alligator2', 'alphabet', 'aquaplan', 'arrows',
'ascii___', 'asc_____', 'assalt_m', 'asslt__m', 'atc_gran',
'atc_____', 'avatar', 'a_zooloo', 'banner', 'banner3-D',
'banner3', 'banner4', 'barbwire', 'basic', 'battlesh', 'battle_s',
'baz__bil', 'beer_pub', 'bell', 'big', 'bigchief', 'binary',
'block', 'brite', 'briteb', 'britebi', 'britei', 'broadway',
'bubble', 'bubble_b', 'bubble__', 'bulbhead', 'b_m__200',
'c1______', 'c2______', 'calgphy2', 'caligraphy', 'catwalk',
'caus_in_', 'char1___', 'char2___', 'char3___', 'char4___',
'charact1', 'charact2', 'charact3', 'charact4', 'charact5',
'charact6', 'characte', 'charset_', 'chartr', 'chartri', 'chunky','clb6x10', 'clb8x10', 'clb8x8', 'cli8x8', 'clr4x6', 'clr5x10', 'clr5x6', 'clr5x8', 'clr6x10', 'clr6x6', 'clr6x8', 'clr7x10', 'clr7x8', 'clr8x10', 'clr8x8', 'coil_cop', 'coinstak', 'colossal', 'computer', 'com_sen_', 'contessa', 'contrast', 'convoy__', 'cosmic', 'cosmike', 'cour', 'courb', 'courbi', 'couri', 'crawford', 'cricket', 'cursive', 'cyberlarge', 'cybermedium', 'cybersmall', 'c_ascii_', 'c_consen', 'dcs_bfmo','decimal', 'deep_str', 'defleppard', 'demo_1__', 'demo_2__', 'demo_m__', 'devilish', 'diamond', 'digital', 'doh', 'doom', 'dotmatrix', 'double', 'drpepper', 'druid___', 'dwhistled', 'd_dragon', 'ebbs_1__', 'ebbs_2__', 'eca_____', 'eftichess', 'eftifont', 'eftipiti', 'eftirobot', 'eftitalic', 'eftiwall', 'eftiwater', 'epic', 'etcrvs__', 'e__fist_', 'f15_____', 'faces_of', 'fairligh', 'fair_mea', 'fantasy_', 'fbr12___', 'fbr1____', 'fbr2____', 'fbr_stri', 'fbr_tilt', 'fender', 'finalass', 'fireing_', 'flyn_sh', 'fourtops', 'fp1_____', 'fp2_____', 'fraktur', 'funky_dr', 'future_1', 'future_2', 'future_3', 'future_4', 'future_5', 'future_6', 'future_7','future_8', 'fuzzy', 'gauntlet', 'ghost_bo', 'goofy', 'gothic', 'gothic__', 'graceful', 'gradient', 'graffiti', 'grand_pr', 'greek', 'green_be', 'hades___', 'heavy_me', 'helv', 'helvb','helvbi', 'helvi', 'heroboti', 'hex', 'high_noo', 'hills___', 'hollywood', 'home_pak', 'house_of', 'hypa_bal', 'hyper___', 'inc_raw_', 'invita', 'isometric1', 'isometric2', 'isometric3', 'isometric4', 'italic', 'italics_', 'ivrit', 'jazmine', 'jerusalem', 'joust___', 'katakana', 'kban', 'kgames_i', 'kik_star', 'krak_out', 'larry3d', 'lazy_jon', 'lcd', 'lean', 'letters', 'letterw3', 'letter_w', 'lexible_', 'linux', 'lockergnome', 'madrid', 'mad_nurs', 'magic_ma', 'marquee', 'master_o', 'maxfour', 'mayhem_d', 'mcg_____', 'mig_ally', 'mike', 'mini', 'mirror', 'mnemonic', 'modern__', 'morse', 'moscow', 'mshebrew210', 'nancyj-fancy', 'nancyj-underlined', 'nancyj', 'new_asci', 'nfi1____', 'nipples', 'notie_ca', 'npn_____', 'ntgreek', 'nvscript', 'o8', 'octal', 'odel_lak', 'ogre', 'ok_beer_', 'os2', 'outrun__', 'pacos_pe', 'panther_', 'pawn_ins', 'pawp', 'peaks', 'pebbles', 'pepper', 'phonix__', 'platoon2', 'platoon_', 'pod_____', 'poison', 'puffy', 'pyramid', 'p_skateb', 'p_s_h_m_', 'r2-d2___', 'radical_', 'rad_phan', 'rad_____', 'rainbow_', 'rally_s2', 'rally_sp', 'rampage_', 'rastan__', 'raw_recu', 'rci_____', 'rectangles', 'relief', 'relief2', 'rev', 'ripper!_', 'road_rai', 'rockbox_', 'rok_____', 'roman', 'roman___', 'rot13', 'rounded', 'rowancap', 'rozzo', 'runic', 'runyc', 'sans', 'sansb', 'sansbi', 'sansi', 'sblood', 'sbook', 'sbookb', 'sbookbi', 'sbooki', 'script', 'script__', 'serifcap', 'shadow', 'shimrod', 'short', 'skateord', 'skateroc', 'skate_ro', 'sketch_s', 'slant', 'slide', 'slscript', 'small', 'smisome1', 'smkeyboard', 'smscript', 'smshadow', 'smslant', 'smtengwar', 'sm______', 'space_op', 'spc_demo', 'speed', 'stacey', 'stampatello', 'standard', 'starwars', 'star_war', 'stealth_', 'stellar', 'stencil1', 'stencil2', 'stop', 'straight', 'street_s', 'subteran', 'super_te', 'tanja', 'tav1____', 'taxi____', 'tec1____', 'tecrvs__', 'tec_7000', 'tengwar', 'term', 'thick', 'thin', 'threepoint', 'ticks', 'ticksslant', 'tiles', 'times', 'timesofl', 'tinker-toy', 'ti_pan__', 'tomahawk', 'tombstone', 'top_duck', 'trashman', 'trek', 'triad_st', 'ts1_____', 'tsalagi', 'tsm_____', 'tsn_base', 'tty', 'ttyb', 'tubular', 'twin_cob', 'twopoint', 'type_set', 't__of_ap', 'ucf_fan_', 'ugalympi', 'unarmed_', 'univers', 'usaflag', 'usa_pq__', 'usa_____', 'utopia', 'utopiab', 'utopiabi', 'utopiai', 'vortron_', 'war_of_w', 'wavy', 'weird', 'whimsy', 'xbrite', 'xbriteb', 'xbritebi', 'xbritei', 'xchartr', 'xchartri', 'xcour', 'xcourb', 'xcourbi', 'xcouri', 'xhelv', 'xhelvb', 'xhelvbi', 'xhelvi', 'xsans', 'xsansb', 'xsansbi', 'xsansi', 'xsbook', 'xsbookb', 'xsbookbi', 'xsbooki', 'xtimes', 'xtty', 'xttyb', 'yie-ar__', 'yie_ar_k', 'z-pilot_', 'zig_zag_', 'zone7___']

Python做数据分析时中文乱码?matplotlib出现中文乱码3行代码解决相关推荐

  1. python做数据分析时缺失值填补、缺失值填充方法汇总

    在我们进行数据分析时,通常会遇到各种数据缺失的情况,针对这种情况我们该如何进行填补呢? 1.人工填补 该方法仅适用于小数据集,受个人因素影响. 2.平均值填补 对某一列的缺失值,采用该列的平均值填充 ...

  2. java爬取网页数据_利用Python做数据分析—对前程无忧数据类岗位进行分析

    引言 随着时代的发展,我国在各行各业都需要大量的人才引进,处于近几年最热门的行业也称"最火行业":大数据.数据分析.数据挖掘.机器学习.人工智能,这五门行业各有不同又互有穿插.近几 ...

  3. python做数据分析的包_用Python做数据分析,Numpy,Pandas,matp

    该楼层疑似违规已被系统折叠 隐藏此楼查看此楼 用Python做数据分析,Numpy,Pandas,matplotlib是怎么也绕不开的三个包,我最开始学习pandas是看的<利用Python进行 ...

  4. 每天10分钟用python学数据分析_用Python做数据分析,Numpy,Pandas,matp

    该楼层疑似违规已被系统折叠 隐藏此楼查看此楼 用Python做数据分析,Numpy,Pandas,matplotlib是怎么也绕不开的三个包,我最开始学习pandas是看的<利用Python进行 ...

  5. python numpy pandas 书 全_用Python做数据分析,Numpy,Pandas,matp

    该楼层疑似违规已被系统折叠 隐藏此楼查看此楼 用Python做数据分析,Numpy,Pandas,matplotlib是怎么也绕不开的三个包,我最开始学习pandas是看的<利用Python进行 ...

  6. python数据分析如何学_用Python做数据分析,Numpy,Pandas,matp

    该楼层疑似违规已被系统折叠 隐藏此楼查看此楼 用Python做数据分析,Numpy,Pandas,matplotlib是怎么也绕不开的三个包,我最开始学习pandas是看的<利用Python进行 ...

  7. Python做数据分析有哪些优势?

    近年来,数据分析正在改变我们的工作方式,数据分析的相关工作也越来越受到人们的青睐.很多编程语言都可以做数据分析,比如Python.R.Matlab等,Python凭借着自身无可比拟的优势,被广泛地应用 ...

  8. python数据分析优势-用Python做数据分析有哪些优势?

    原标题:用Python做数据分析有哪些优势? 在大数据的浪潮下,许多行业都开始运用数据来指导各项商业决策的实施.那么我们应该如何进行数据分析呢?这个时候Python出现在我们的眼前,作为数据分析的一大 ...

  9. python新手入门教程思路-Python新手入门教程_教你怎么用Python做数据分析

    Python新手入门教程_教你怎么用Python做数据分析 跟大家讲了这么多期的Python教程,有小伙伴在学Python新手教程的时候说学Python比较复杂的地方就是资料太多了,比较复杂.很多网上 ...

最新文章

  1. 保存一下dedecms数据库表和字段说明,方便日后查询
  2. jQuery on()方法
  3. linux下eclipse cdt引用函数库设置问题
  4. 针对新手的Java EE7和Maven项目–第1部分–简单的Maven项目结构–父pom
  5. 民间75个不传之密 ,医院都不知道的秘密
  6. android things 系统镜像文件_开始菜单搬家!Win 10X 系统 UI 全部重做,明年初就能用上...
  7. django实现web分页的三种方法
  8. postgreSQL源码分析——索引的建立与使用——总结篇
  9. android按任意建关闭对话框,Android: 创建一个AlertDialog对话框,必须按确定或取消按钮才能关闭对话框,禁止按[返回键]或[搜索键]关闭...
  10. 安装 Dubbo 管理控制台
  11. 一文搞懂什么是禁忌搜索算法Tabu Search【附应用举例】
  12. 【Linux学习笔记】线程同步 之 信号量 之 sem_t结构体
  13. php订阅号怎么借服务号权限,微信订阅号已经认证能否有网页授权功能
  14. C++哈夫曼树+哈夫曼编码的实现(双完整版)
  15. GPU在AI业务中的核心技术与应用
  16. 『Hack The Box』Archetype
  17. 一周热图|进博会展馆异彩纷呈;易烊千玺代言欧乐-B;宋祖儿张雪迎助阵声光展...
  18. 第六周项目1-分数类的雏形
  19. 思科无边界ip电话配置实例
  20. 封仲淹:OceanBase社区版4.0未来畅想

热门文章

  1. redis部署架构总结
  2. Zookeeper 安装和配置---学习一
  3. C++ 面向对象(三)异常 :异常概念、异常的匹配规则、异常安全、异常体系
  4. Netty学习笔记(三)EventLoopGroup开篇
  5. 最精美详尽的 HTTPS 原理图
  6. 算法复杂度速查表 | 必备神器
  7. Java程序员面试必备的一些流程图
  8. RabbitMQ管理(4)——应用管理
  9. 假如 Go 能说话,听听 GMP 的心声
  10. 流媒体的未来——视频技术如何演变