Python matplotlib绘图中文显示乱码解决方案

夏知夏

发布时间：2026-10-13| 6人浏览过

原创

本文详解Python中使用matplotlib绘图时中文显示为乱码的原因及解决方法。通过手动设置mpl.rcParams['font.sans-serif']为黑体（SimHei），即可在图表中正常显示中文标签。文章提供完整代码示例，帮助开发者快速修复绘图中的文字显示问题，确保决策树等可视化效果清晰可读。

本文详细介绍在Python中使用matplotlib库进行绘图时，遇到中文无法显示或显示为乱码问题的具体解决方法。内容包含原因分析及代码修正示例，供广大开发者参考借鉴。

在Python环境中，matplotlib默认配置下直接绘制包含中文的图表往往无法正常显示，具体表现如下代码所示：

import matplotlib.pyplot as plt
# 定义文本框和箭头格式
decisionNode = dict(boxstyle = "sawtooth", fc = "0.8")
leafNode = dict(boxstyle = "round4", fc = "0.8")
arrow_args = dict(arrowstyle = "<-")
# 绘制带箭头的注解
def plotNode(nodeTxt, centerPt, parentPt, nodeType) :
  createPlot.ax1.annotate(nodeTxt, xy = parentPt, xycoords = 'axes fraction', xytext = centerPt, textcoords = 'axes fraction', va = 'center', ha = 'center', bbox = nodeType, arrowprops = arrow_args)
def createPlot() :
  fig = plt.figure(1, facecolor='white')
  fig.clf()
  createPlot.ax1 = plt.subplot(111, frameon = False)
  plotNode(U'决策节点', (0.5, 0.1), (0.1, 0.5), decisionNode)
  plotNode(U'叶节点', (0.8, 0.1), (0.3, 0.8), leafNode)
  plt.show()
createPlot()

执行上述代码后，生成的图像效果如下：

导致中文出现乱码的根本原因在于默认字体配置中未包含中文字体。因此，解决该问题的关键在于手动指定支持中文的字体名称。

只需在代码中手动添加以下配置代码即可：

from pylab import *
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']

修改后的完整源代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt
from pylab import *
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
# 定义文本框和箭头格式
decisionNode = dict(boxstyle = "sawtooth", fc = "0.8")
leafNode = dict(boxstyle = "round4", fc = "0.8")
arrow_args = dict(arrowstyle = "<-")
# 绘制带箭头的注解
def plotNode(nodeTxt, centerPt, parentPt, nodeType) :
  createPlot.ax1.annotate(nodeTxt, xy = parentPt, xycoords = 'axes fraction', xytext = centerPt, textcoords = 'axes fraction', va = 'center', ha = 'center', bbox = nodeType, arrowprops = arrow_args)
def createPlot() :
  fig = plt.figure(1, facecolor='white')
  fig.clf()
  createPlot.ax1 = plt.subplot(111, frameon = False)
  plotNode(U'决策节点', (0.5, 0.1), (0.1, 0.5), decisionNode)
  plotNode(U'叶节点', (0.8, 0.1), (0.3, 0.8), leafNode)
  plt.show()
createPlot()

运行修改后的代码，最终生成的图像效果如下：