KMeans函数输出图像时为什么要输出中文的地方无法输出

'''python
#航空公司客户价值分析实战
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans
import matplotlib.pyplot as plt
datafile = "air_data.csv"   
kmodel = KMeans(n_clusters=6, n_jobs=6)
kmodel.fit(filter_zscore_data)
# 简单打印结果
r1 = pd.Series(kmodel.labels_).value_counts() #统计各个类别的数目
r2 = pd.DataFrame(kmodel.cluster_centers_) #找出聚类中心
# 所有簇中心坐标值中最大值和最小值
max = r2.values.max()
min = r2.values.min()
r = pd.concat([r2, r1], axis = 1) #横向连接（0是纵向），得到聚类中心对应的类别下的数目
r.columns = list(filter_zscore_data.columns) + [u'类别数目'] #重命名表头
 
# 绘图
fig=plt.figure(figsize=(10, 8))
ax = fig.add_subplot(111, polar=True)
center_num = r.values
feature = np.array(["入会时间", "飞行次数", "平均每公里票价", "总里程", "时间间隔差值", "入会时间"])
N =len(feature)
for i, v in enumerate(center_num):
    # 设置雷达图的角度，用于平分切开一个圆面
    angles=np.linspace(0, 2*np.pi, N, endpoint=False)
    # 为了使雷达图一圈封闭起来，需要下面的步骤
    center = np.concatenate((v[:-1],[v[0]]))
    angles=np.concatenate((angles,[angles[0]]))
    # 绘制折线图
    ax.plot(angles, center, 'o-', linewidth=2, label = "第%d簇人群,%d人"% (i+1,v[-1]))
    # 填充颜色
    ax.fill(angles, center, alpha=0.25)
    # 添加每个特征的标签
    ang=angles * 180/np.pi
    ax.set_thetagrids(ang[:-1], feature, fontsize=15)
    # 设置雷达图的范围
    ax.set_ylim(min-0.1, max+0.1)
    # 添加标题
    plt.title('客户群特征分析图', fontsize=20)
    # 添加网格线
    ax.grid(True)
    # 设置图例
    plt.legend(loc='upper right', bbox_to_anchor=(1.3,1.0),ncol=1,fancybox=True,shadow=True)
    
# 显示图形
plt.show()
#代码输出的时候出现了中文地方无法输出的问题，采用的编译软件是jupyter notebook