精华内容
下载资源
问答
  • 设置横坐标字体大小代码: plt.xticks(fontsize=15) 设置纵坐标字体大小代码: plt.yticks(fontsize=15)

    设置横坐标字体大小代码:

    plt.xticks(fontsize=15)
    

    设置纵坐标字体大小代码:

    plt.yticks(fontsize=15)
    
    展开全文
  • 设置输出的图片大小: figsize = 11,9 figure, ax = plt.subplots(figsize=figsize) 画简单的折线图,同时标注线的形状、名称、粗细: A,=plt.plot(x1,y1,'-r',label='A',linewidth=5.0,ms=10) ...

    设置输出的图片大小:

     

    figsize = 11,9
    figure, ax = plt.subplots(figsize=figsize)

     

     

     

    画简单的折线图,同时标注线的形状、名称、粗细:

     

    A,=plt.plot(x1,y1,'-r',label='A',linewidth=5.0,ms=10)

     

    其中线条样式以及颜色设置可参考:https://blog.csdn.net/code_segment/article/details/79217700,个人觉得介绍非常详尽。

    线条粗细使用linewidth设置,对应线条上的marker大小设置为ms参数。因为有时候粗线条,所以对应marker大小也需要增加。

    如果想要标记marker为空心,可以在后面加上 markerfacecolor='none'

     

    设置图例以及对应属性:

     

    legend = plt.legend(handles=[A,B],prop=font1)

    图例的字体格式在prop中进行设置,赋值font1可以是一个字典,包含各个属性及其对应值,属性包括family(字体)、size(字体大小)等常用属性,更详细的解释可参考matplotlib手册中关于legend prop的解释。

     


    一种比较简单的设置为:

     

    font1 = {'family' : 'Times New Roman',
    'weight' : 'normal',
    'size'   : 23,
    }

     

    坐标轴刻度密度/间隔设置:

    ax.xaxis.set_major_locator(MultipleLocator(10))

    括号中的数字为对应的刻度间隔值,y轴对应类似。

     

    坐标轴刻度值属性设置:

     

    plt.tick_params(labelsize=23)
    labels = ax.get_xticklabels() + ax.get_yticklabels()
    [label.set_fontname('Times New Roman') for label in labels]

    其中tick_params中可设置一系列属性,包括刻度值字体大小、方向、大小,颜色等一系列属性,具体可参见手册中关于tick_params的解释。

     

    比较特殊的是,其中并没有对刻度值的字体进行设置的属性,所以我们需要使用下面两行进行设置,在最初使用plt.subplots中有得到一个返回值ax,我们使用ax.get_xticklabels()以及ax.get_yticklabels()来得到所有的刻度值,并使用set_fontname函数来设置属性。

     

    坐标轴名称以及对应字体属性设置:

     

    plt.xlabel('round',font2)
    plt.ylabel('value',font2)

    这种比较简单,第一个参数为坐标轴名称,第二个参数也是一个字典参数,和上文提及的dict font1格式相同。

     

    有时候,因为调整了坐标刻度的字体大小,影响了坐标轴label的显示。所以我们需要通过调整坐标轴边距来显示label

    plt.subplots_adjust(left = 0.15,bottom=0.128)

    下面我们给出一个比较简单的画图过程:

     

    #--coding:utf-8--
    import  matplotlib.pyplot as plt
    
    #数据设置
    x1 =[0,5000,10000, 15000, 20000, 25000, 30000, 35000, 40000, 45000, 50000, 55000];
    y1=[0, 223, 488, 673, 870, 1027, 1193, 1407, 1609, 1791, 2113, 2388];
    
    x2 =[0,5000,10000, 15000, 20000, 25000, 30000, 35000, 40000, 45000, 50000, 55000];
    y2=[0, 214, 445, 627, 800, 956, 1090, 1281, 1489, 1625, 1896, 2151];
    
    #设置输出的图片大小
    figsize = 11,9
    figure, ax = plt.subplots(figsize=figsize)
    
    #在同一幅图片上画两条折线
    A,=plt.plot(x1,y1,'-r',label='A',linewidth=5.0)
    B,=plt.plot(x2,y2,'b-.',label='B',linewidth=5.0)
    
    #设置图例并且设置图例的字体及大小
    font1 = {'family' : 'Times New Roman',
    'weight' : 'normal',
    'size'   : 23,
    }
    legend = plt.legend(handles=[A,B],prop=font1)
    
    #设置坐标刻度值的大小以及刻度值的字体
    plt.tick_params(labelsize=23)
    labels = ax.get_xticklabels() + ax.get_yticklabels()
    [label.set_fontname('Times New Roman') for label in labels]
    
    #设置横纵坐标的名称以及对应字体格式
    font2 = {'family' : 'Times New Roman',
    'weight' : 'normal',
    'size'   : 30,
    }
    plt.xlabel('round',font2)
    plt.ylabel('value',font2)
    
    #将文件保存至文件中并且画出图
    plt.savefig('figure.eps')
    plt.show()

     

     

     

     

     

     

     

    最终生成的图片效果如下:


     

    更多的画图代码参考也可见手册中的Examples using matplotlib.pyplot.plot,可以翻到超链接跳转页面的最下方,有很多画图的示例,点进去即为对应实现代码。可以找到适用的代码实现方式。pyplot.subplots下也有很多很好的示例!

    展开全文
  • 解决python画图中colorbar设置刻度和标签字体大小

    万次阅读 多人点赞 2019-04-22 14:46:10
    python很火,因为有各种库的支持,所以功能格外强大。在可视化方面,目前用得较多的是matplotlib. 在基于matplotlib.pyplot画带色标(colorbar)的图时候,往往为了美观和科研用途,需要对colorbar的Ticks(刻度) ,...
    1. 介绍
      python很火,因为有各种库的支持,所以功能格外强大。在可视化方面,目前用得较多的是matplotlib.
      在基于matplotlib.pyplot画带色标(colorbar)的图时候,往往为了美观和科研用途,需要对colorbar的Ticks(刻度) ,标签(label)和fonddict(字体进行设置)。但是很多初学者都苦于这些东西的设置,因为太麻烦了(别问我怎么知道的)。以下将介绍有用的方法来解决这些问题。
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    1. 解决问题

    下面将分两种情况来进行介绍

    情况1:当colorbar在需要额外指定时(即不能自动生成)。
    这种情况最为常见。如 plt.contourf ,plt.imshow, 等。即就是先基于plt.contourf生成图后,再获取该图的句柄,再设置colorbar。画主图和colorbar是两个语句。
    还是举个例子吧

    • List item
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    #设置一个随机种子,
    #生成固定数值的随机整数数组
    seed=np.random.seed(42)
    data=np.random.randint(0,10,size=(10,10))
    
    fig=plt.figure(figsize=(10,8))
    #这就是所谓的第一种情况哦
    h=plt.contourf(data)
    cb=plt.colorbar(h)
    

    生成的图如下所示
    在这里插入图片描述

    • List item

    我们设置一下主图的横纵坐标的刻度字体大小

    plt.xticks(fontsize=16)
    plt.yticks(fontsize=16)
    

    在这里插入图片描述
    看,在这种情况下,色标的刻度大小与主图的刻度大小不符合,这是完全不符合一个合格的程序员的审美的。因此需要更改colorbar刻度字体大小。

    • List item
    fig=plt.figure(figsize=(10,8))
    #这就是所谓的第一种情况哦
    h=plt.contourf(data)
    cb=plt.colorbar(h)
    cb.ax.tick_params(labelsize=16)  #设置色标刻度字体大小。
    plt.xticks(fontsize=16)
    plt.yticks(fontsize=16)
    font = {'family' : 'serif',
            'color'  : 'darkred',
            'weight' : 'normal',
            'size'   : 16,
            }
    cb.set_label('colorbar',fontdict=font) #设置colorbar的标签字体及其大小
    

    在这里插入图片描述
    这个图是不是漂亮多啦

    • List item

    当你想改变colorbar刻度数值大小时,可以采用cb.set_ticks, cb.set_ticklabels
    当然你也可以获取其刻度大小,可以用cb.get_ticks。还有cb.get_cmap可以获取颜色属性。

    • List item
      当你需要进行其他操作,如设置颜色,大小限制什么的,可以自己随意上手。

    在这里插入图片描述

    综上,最重要的一句是 cb.ax.tick_params(labelsize=16)。其他的属性也可以 用 cb.ax.+table键进行查看。

    情况2:当colorbar可以在生成主图时就自动生成时
    这种情况在生成热图时较为常见。
    可以用seaborn来生成热图(heatmap)

    import seaborn as sns
    import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np
    seed=np.random.seed(42)
    data=np.random.randint(0,10,size=(10,10))
    
    fig=plt.figure(figsize=(10,8)) 
    h=sns.heatmap(data, annot=True,fmt='d',linewidths=0.5)  
    

    生成图如下:
    在这里插入图片描述
    heatmap的各个参数介绍可见如下链接:
    http://seaborn.pydata.org/generated/seaborn.heatmap.html
    https://blog.csdn.net/sunchengquan/article/details/78573244
    https://blog.csdn.net/m0_38103546/article/details/79935671
    heatmap参数中,默认cbar=True,即默认画出colorbar,其中cbarkws为一个字典, 可以用来设置colorbar的一些属性,包括 thrink, orentation等 。但是我没有找到cbrkws可以设置哪些属性以及怎么设置。
    因此这里不利用cbrkws进行colorbar设置。

    在这里插入图片描述

    fig=plt.figure(figsize=(10,8))    
    h=sns.heatmap(data, annot=True,fmt='d',linewidths=0.5,cbar=False) #设置不使用其默认自带的colorbar
    cb=h.figure.colorbar(h.collections[0]) #显示colorbar
    cb.ax.tick_params(labelsize=16) #设置colorbar刻度字体大小。
    plt.xticks(fontsize=16)
    plt.yticks(fontsize=16)
    

    在这里插入图片描述
    其他如标签和刻度范围和色标的操作同第一种情况。

    参考链接:
    https://blog.csdn.net/henkekao/article/details/72864564
    https://stackoverflow.com/questions/37233108/seaborn-change-font-size-of-the-colorbar
    https://stackoverflow.com/questions/34820239/seaborn-heatmap-colorbar-label-as-percentage

    展开全文
  • 本篇文章主要介绍了python Matplotlib画图之调整字体大小的示例,小编觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
  • x,y 轴刻度 plt.xticks(xticks,xtickslabel,fontsize = 15,alpha=2.0)#,rotation=60) plt.yticks(fontsize=10) 2 x,y ;label plt.ylabel('Height (km)'+str(ye),fontsize=10) ... ...
    1. x,y 轴刻度
         plt.xticks(xticks,xtickslabel,fontsize = 15,alpha=2.0)#,rotation=60)
         plt.yticks(fontsize=10)
    

    rotation的作用-旋转

    2 x,y ;label

    		plt.ylabel('Height  (km)'+str(ye),fontsize=10)
    
    1. plt.colorbar 刻度
            cbr=plt.colorbar()#orientation='horizontal')
            cbr.ax.tick_params(labelsize=20)
    

    4 plt .colorbar label

        font = {'family': 'serif',
                'color': 'darkred',
                'weight': 'normal',
                'size': 18,
                }
        cbr.set_label(unit,fontdict=font)
    

    在这里插入图片描述

    展开全文
  • python matplotlib画图设置坐标轴刻度的字体大小

    万次阅读 多人点赞 2019-04-03 10:32:31
    import matplotlib.pyplot as plt plt.xticks([0, 100, 200, 300, 400, 500, 600, 700]) plt.tick_params(labelsize=13) #刻度字体大小13
  • 在我们的画图函数里直接设置即可 1.3 字体大小的设置 如果我们想设置我们所画的图片,全局字体的大小,就是设置统一的大小,我们可以这么做: 全局字体的大小设置 matplotlib.rcParams.update({'font.size': 12}) ...
  • import matplotlib.pyplot as plt ...plt.title('Input',fontdict={'weight':'normal','size': 20}) #改变图标题字体 plt.xlabel('Time', fontdict={'weight': 'normal', 'size': 13})#改变坐标轴标题字体 ...
  • python绘图的包大家应该不会陌生,但是,对图的常规设置不一定会知道(其实自己也是才知道的),比如:坐标轴的字体大小、颜色设置;标题的字体颜色大小设置;线的粗细、颜色;图片风格的设置等。了解这些常规设置...
  • python画图常规设置

    2020-07-01 14:27:29
    python绘图的包大家应该不会陌生,但是,对图的常规设置不一定会知道(其实自己也是才知道的),比如:坐标轴的字体大小、颜色设置;标题的字体颜色大小设置;线的粗细、颜色;图片风格的设置等。了解这些常规设置...

空空如也

空空如也

1 2 3
收藏数 58
精华内容 23
关键字:

python画图字体大小

python 订阅