前言

现有一堆数据，是散点坐标形式，现在需要将它们绘制成散点图，并解决了关于Matplotlib绘图不能显示汉字的问题。

1. • 读取数据

数据格式如下图。

第一行为一个数字，表示当前文件共有多少行数据。 第二行开始为真正的数据，各数据间以一个Tab分隔。第一列是数据点ID名，第二列是X坐标，第三列是Y坐标，第四、五列暂时用不到，不用管它。第六列是垂轨误差，第七列是沿轨误差。我们要画的一共是4个图，即X方向的垂轨误差图、X方向的沿轨误差图、Y方向的垂轨误差图、Y方向的沿轨误差图。简单解释一下例如X方向的垂轨误差图就是以读取的X坐标为X轴，垂轨误差为Y轴绘制散点图。要使用Matplotlab绘图需要两步，第一步是读取数据，第二部是调用函数绘图。

由于上面介绍的数据格式是我们自己定义的，并没有任何通用的函数可以读取，所以只能自己写个小函数读取。好在Python读取文本文件还是挺简单的，下面直接上代码。

def readData(file_path):# 打开一个文本文件text_file = open(file_path)data_item = []# x轴垂轨数据x_ev = []# x轴沿轨数据x_eh = []# y轴垂轨数据y_ev = []# y轴沿轨数据y_eh = []# 先读取第一行，读取时注意去掉行尾的换行符line = text_file.readline().strip('\n')# 然后逐行读取数据while line:line = text_file.readline().strip('\n')# 如果读取的行内容不为空，则添加到list中# 注意这里并不能用None，注意空字符串和空对象的区别if line != '':data_item.append(line)# 读取完成后对于读取的每行数据进行简单的提取和处理for i in range(data_item.__len__()):data = data_item[i].split('\t')x_coordinate = float(data[1])y_coordinate = float(data[2])error_vertical = float(data[5])error_horizontal = float(data[6])x_ev.append([x_coordinate, error_vertical])x_eh.append([x_coordinate, error_horizontal])y_ev.append([y_coordinate, error_vertical])y_eh.append([y_coordinate, error_horizontal])# 由于原始数据中坐标并没有进行排序，因此这里进行排序x_ev.sort()x_eh.sort()y_eh.sort()y_ev.sort()return x_ev, x_eh, y_ev, y_eh

在读取数据完成后，下面就是用Matplotlab绘图了。

2.Matplotlab绘图

由于我们需要画四个图，因此可以采用subplot的方式绘制。代码较为简单，基本一看就能知道是什么含义，所以直接贴出来。如果有需要，直接修改相关内容即可。

# 设置绘图的大小(格网)
plt.figure(figsize=(16, 10))# 221表示分成2行2列，占用第一块(1行1列)
plt.subplot(221)
plt.title("Rule of residual errors across the track")
plt.xlabel("X")
plt.ylabel("Errors(pixels)")
# 是否显示格网
plt.grid(True)
# s表示散点大小，alpha表示透明度，c表示颜色
points = plt.scatter(np.array(x_ev)[:, 0],np.array(x_ev)[:, 1],s=1,alpha=0.5,c='r')
plt.legend([points], ['Across Track Error'])# 221表示分成2行2列，占用第三块(2行1列)
plt.subplot(223)
plt.title("Rule of residual errors along the track")
plt.xlabel("X")
plt.ylabel("Errors(pixels)")
plt.grid(True)
points = plt.scatter(np.array(x_eh)[:, 0],np.array(x_eh)[:, 1],s=1,alpha=0.5)
plt.legend([points], ['Along Track Error'])# 221表示分成2行2列，占用第二块(1行2列)
plt.subplot(222)
plt.title("Rule of residual errors across the track")
plt.xlabel("Y")
plt.ylabel("Errors(pixels)")
plt.grid(True)
points = plt.scatter(np.array(y_ev)[:, 0],np.array(y_ev)[:, 1],s=1,alpha=0.5,c='r')
plt.legend([points], ['Across Track Error'])# 221表示分成2行2列，占用第四块(2行2列)
plt.subplot(224)
plt.title("Rule of residual errors along the track")
plt.xlabel("Y")
plt.ylabel("Errors(pixels)")
plt.grid(True)
points = plt.scatter(np.array(y_eh)[:, 0],np.array(y_eh)[:, 1],s=1,alpha=0.5)
plt.legend([points], ['Along Track Error'])# 最后保存绘图，dpi越高图像质量越好
plt.savefig('figure', dpi=600)
plt.show()

最终，绘制效果如下。由于上传时压缩等问题，看起来效果没那么好了。原图是9600×6000带透明度的png图像，有8.67MB大小

不得不说Matplotlab是科研绘图利器，使用Matplotlab绘制出的图像质量还是比较高的，抗锯齿等等方面要优于一些老版本的Matlab，但是绘制代码其实和Matlab差不多。

3.问题汇总

关于Matplotlib绘图不能显示汉字的问题，在代码中添加下面两句话即可：

# 支持中文
font_name = "SimHei"  # 字体名称，这里默认用黑体
plt.rcParams['font.sans-serif'] = [font_name]  # 用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 用来正常显示负号

然后就可以在绘图中显示中文了，还有一个需要注意的地方就是绘图时传入的字符串必须是Unicode字符串(字符串前面加u)，不能是普通默认编码字符串，否则会报错，还是显示不了。实际测试代码段如下：

# coding=utf-8
from matplotlib import pyplot as pltif __name__ == '__main__':font_name = "SimHei"plt.rcParams['font.sans-serif'] = [font_name]plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = Falsex = [1, 5]y = [2, 7]# 手动设置字体font = {'family': font_name,'weight': 'normal','size': 14,}plt.title(u"测试图例", font)plt.xlabel(u"x轴", font)plt.ylabel(u"y轴", font)plt.plot(x, y)plt.show()

效果如下。