python可视化——详解matplotlib的配置文件以及配置

一、matplotlib配置

我们使用matplotlib所画出来的图形中，会呈现出各种各样的样式，除了我们手动设置自定义的配置属性以外，matplotlib自带了一套配置方案以及各种默认的图形配置信息，幸运的是，几乎所有的配置信息都能够通过一组全局参数进行自定义，这些参数管理着图像的大小、subplot边距、配色方案、字体、网格等一系列信息。

二、matplotlibrc 的配置方式

matplotlibrc是matplotlib resource configurations的简称。matplotlib的图形配置方式有很多，主要是从以下三个方面进行配置的。

（1）通过配置文件进行配置——查看+设置

（2）通过rcParams['参数名']动态配置——查 看+设置

（3）通过matplotlib.rc()函数配置

2.1 通过配置文件

matplotlibrc是matplotlib的配置文件，配置文件分为几个不同的级别，比如我们默认的是所有的图形都是使用默认的配置，因为我们使用的是全局的默认配置，但是如果我们希望，每一个项目都单独使用一套不同的配置，或者是不同的用户使用一套不同的配置，这就需要使用到局部配置文件。使用不同的配置参数的方式，是让你能够在不同的项目中使用不同的参数配置，不同的同事和项目之间分配配置模板。

matplotlib通过matplotrc文件来进行配置，这个文件根据他们的应用范围可以有一下三个级别：

（1）当前工作目录：代码运行的目录，可以为目录所包含的当前项目代码定制matplotlib配置项。配置文件的名称是matplotlibrc。在这个单独的项目中，都是用这一套配置文件，默认是没有的，我们需要自己创建，怎么创建呢？后面会讲 到。

（2）用户级配置文件：即用户目录之下的.matplotlib/matplotlibrc文件。通常是在用户的$HOME中（也就是windows系统中的 Users目录）。比如我的用户目录为：C:UsersXinAir.matplotlibmatplotlibrc，有的可能没有，同样可以自己为用户创建配置文件。可以调用matplotlib.get_configdir()命令获取当前用户的配置文件目录。

（3）安装级配置文件：简装matplotlib的时候在安装路径之下的配置文件，通常在python的site-packags目录下的matplotlib文件夹中的mpl-data文件夹之下，比如，我的电脑在：D:ProgramDataAnaconda3envsensorflowLibsite-packagesmatplotlibmpl-datamatplotlibrc。

系统在画图的时候会按照（1）、（2）、（3）的顺序进行配置文件的寻找。如果我们对上面的路径不是特别清楚，我们可以通过编程的方式进行查看，如下代码：

配置文件的格式：

既然涉及到自己创建配置文件，那么配置文件的格式是什么样子呢，如何修改呢，我们可以打开安装目录之下的matplotlibrc加以查看，发现内容如下：

配置文件的格式：

从上面可以看见，配置文件的格式一般为如下样式：

####配置对象（四个#）

##相关的描述信息（两个#）

#属性一 ： 属性值

#属性二 ： 属性值

#属性三 ： 属性值

总结：配置对象可以是一下一些：

lines

patches

hatches

boxplot

font

text

axes

dates

ticks

grids

legend

figure

images

contour plots

errorbar plots

histogram plots

acatter plots

Agg rendering

paths

saving figures

2.2 通过rcParams['参数名']动态配置

2.2/2.2.1查看到底有哪些自定义配置属性可以设置

上面的四种设置方式是等价的。

2.2

2.2.2通过rcParams['属性名']去设置

上面的 mpl.rcParams['属性名']=属性值 和 matplotlib.rcParams['属性名']=属性值 是等价的

2.2/2.2.3 通过rc（）函数去配置相关属性

总结：

上面的三种方式等价，即通过 mpl 、plt 、matplotlib三者的 rc（）方法均是等价的，该方法的第一个参数需要指定改变的对象，具体有哪些对象，上面已经说过了，然后设置相关的属性值。

三、matplotlib相关补充

2.1 关于配置文件的补充

2.2 关于画图的后端引擎

2.3 关于中文与负号相关的设置

使用matplotlib的pyplot时，是支持unicode的，但默认字体是英文字体， 不支持中文字体，故而需要设置。

2.3

2.3.1通过rcParams['属性名']去设置

2.3

2.3.2通过font_manager工具去设置

#第一步：导入font_manager：

import matplotlib.font_manager as fm

#第二步：找到中文字体在电脑中的位置，导入中文字体库

zh_font = fm.FontProperties(fname='C:WindowsFontsmsyh.ttc')

''' 字体位置，msyh.ttc是微软雅黑字体

方法二相对于方法一而言，没有那么方便，方法一是将图形中所设置的中文一次性全部显示出来，但是方法二不能，它需要将标题、坐标名称、刻度单独设置，不能一次性设置完，如下所示：

第三步：单独针对需要设置中文的位置进行设置'''

# 图例中出现中文：

plt.plot(x,y, 'g-',label='一条曲线')

plt.legend(prop=zh_font) #设置图例的中文显示

# title和横纵坐标等地方出现中文:

plt.xlabel('性别',fontproperties=zhfont1) #设置X轴名称

plt.ylabel('人数',fontproperties=zhfont1) #设置Y轴标题

plt.title('直方图',fontproperties=zhfont1) #设置图形的名称

plt.xticks( (0,1),('男','女') ,fontproperties=zhfont1) #设置标签为中文

#如果有希腊字母时，使用双"$...$"符号，如plt.xlabel(u'$ω$')

2.3

2.3.3直接修改安装目录下的matplotlibrc文件

第一步：修改matplotlibrc文件

使用任何一个文件编辑器(推荐vscode),修改该文件,通过ctrl+f搜索找到。

#axes.unicode_minus : True ## use unicode for the minus symbol

#font.family : sans-serif

#font.sans-serif : DejaVu Sans, Bitstream Vera Sans, Computer Modern Sans Serif, Lucida Grande, Verdana, Geneva, Lucid, Arial, Helvetica, Avant Garde, sans-serif

分别修改为以下三行：

axes.unicode_minus : False ## use unicode for the minus symbol

font.family : Microsoft YaHei

font.sans-serif : Microsoft YaHei, DejaVu Sans, Bitstream Vera Sans, Computer Modern Sans Serif, Lucida Grande, Verdana, Geneva, Lucid, Arial, Helvetica, Avant Garde, sans-serif

上面修改的三行都需要删除第一个#,取消注释

第一行,修改True为False,是为了正常显示负号

第二行和第三行是为了使用微软雅黑作为默认字体

第二步：删除缓存

将用户文件夹的.matplotlib文件夹中的两项删除，然后重启Python即可(意思是关闭所有正在运行的Python窗口,然后重新打开,要不然无法生效)

总结：

上面三种方法均可以实现中文显示，推荐使用第一种，简单方便，第二种设置更加灵活，第三种不太推荐，因为全局的设置会破坏原本的安装结构，而又不是每一个项目都需要显示中文的，不太推荐这个。

注意事项

怎么知道那一种字体的名称呢？

在使用第二种或者是第三种方法的时候，需要知道字体的名称，比如msyh.ttc，simsun.ttc，当我们打开windows中的字体文件夹，发现并找不到或者是名字又不是一样的，怎么办呢？以“微软雅黑”为例。

在windows的Fonts文件夹下，找到微软雅黑，发现显示的是中文 微软雅黑 四个汉字，将其复制，然后粘贴到matplotlib未知的ttf文件夹中，即

D:ProgramDataAnaconda3envs ensorflowLibsite-packagesmatplotlibmpl-dataonts tf

这是专门存放字体的文件夹，粘贴之后发现，它本质上就是msyh.ttc字体文件，现在就方便使用了。

下面是常用的一些中文字体的对应关系：

此外，对于拉丁文字体、藏语字体、朝语字体、日语字体等的处理方式是一样的。

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