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  • import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np figure, ax = plt.subplots() plt.plot(np.arange(1, 11), np.arange(100, 110), label="A", linewidth=5.0) font = {'family': 'Times New Roman',...
    import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np
    
    figure, ax = plt.subplots()
    plt.plot(np.arange(1, 11), np.arange(100, 110), label="A", linewidth=5.0)
    font = {'family': 'Times New Roman', 'weight': 'normal', 'size': 15}
    legend = plt.legend(prop=font)
    
    plt.tick_params(labelsize=20)
    labels = ax.get_xticklabels() + ax.get_yticklabels()
    [label.set_fontname('Times New Roman') for label in labels]
    
    plt.xlabel("round", font)
    plt.ylabel("round", font)
    plt.show()
    import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np
    
    figure, ax = plt.subplots()
    plt.plot(np.arange(1, 11), np.arange(100, 110), label="A", linewidth=5.0)
    font = {'family': 'Times New Roman', 'weight': 'normal', 'size': 15}
    legend = plt.legend(prop=font)
    
    plt.tick_params(labelsize=20)
    labels = ax.get_xticklabels() + ax.get_yticklabels()
    [label.set_fontname('Times New Roman') for label in labels]
    from matplotlib.font_manager import FontProperties
    font=FontProperties(fname=r"C:\windows\fonts\simsun.ttc",size=25)
    plt.xlabel(u"样本序号",fontProperties=font)
    plt.ylabel(u"距离",fontProperties=font)
    plt.show()
    展开全文
  • 设置输出图片大小: figsize = 11,9 figure, ax = plt.subplots(figsize=figsize) 画简单折线图,同时标注线形状、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
  • 使用matplotlib.pyplot画带色标(colorbar)的图时候,可以设置x,y轴坐标字体的大小,但没有办法设置图例刻度条字体的大小。期望效果如下如所示。 2. 解决方案 删除seaborn中默认的条带,设置cbar=False。通过新建...

    python使用seaborn画热力图中设置colorbar图例刻度字体大小


    1. 问题描述

    使用matplotlib.pyplot画带色标(colorbar)的图时候,可以设置x,y轴坐标字体的大小,但没有办法设置图例刻度条字体的大小。期望效果如下如所示。

    在这里插入图片描述


    2. 解决方案

    删除seaborn中默认的条带,设置cbar=False。通过新建一个刻度条,设置其刻度字体。

    # 设置字体格式
    plt.rc('font', family='Times New Roman')
    plt.rcParams["font.weight"] = "bold"
    plt.rcParams["axes.labelweight"] = "bold"
    # 绘制热力图
    h = sns.heatmap(
                data=wind_array, # 指定绘图数据
                cmap='YlGnBu', # 指定填充色'PuBuGn',,jet
                # center=1,
                linewidths=.1, # 设置每个单元格边框的宽度
                annot=False,  # 显示数值
                cbar=False,
                # fmt='.3f',# 以科学计算法显示数据
                vmax=0.6,
                vmin=0,
                xticklabels=('1', '','','4','', '','7','','','10'),
                yticklabels=('1', '','','4','', '','7','','','10'),
                )
    # ------------设置颜色条刻度字体的大小-------------------------#
    cb = h.figure.colorbar(h.collections[0]) #显示colorbar
    cb.ax.tick_params(labelsize=28)  # 设置colorbar刻度字体大小。
    
    # 添加标题, fontweight='bold'
    plt.title('AAA', fontsize=35) # 'WS(m/s)'  u'T(°C)'  'P(mbar)'
    plt.xticks(fontsize=28)
    plt.yticks(fontsize=28)
    plt.xlabel('longitude', fontsize=34)  # 经度
    plt.ylabel('latitude', fontsize=34)   # 纬度
    plt.rcParams['savefig.dpi'] = 600
    plt.tight_layout()
    plt.savefig('D:\\Data\\aaa')
    
    # 显示图形
    plt.show()
    

    3. 效果

    在这里插入图片描述

    4. 参考

    https://blog.csdn.net/weixin_43718675/article/details/89451587

    展开全文
  • 使用Python+matplotlib绘图进行可视化,在图形中创建轴域并设置轴域位置和大小,同时演示设置坐标轴标签和图例位置用法。 参考代码: 运行结果: 例2 绘制正线余弦图像,然后设置图例字体、标题、位置、...

     

     

    前言

    本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理。

    例1

    使用Python+matplotlib绘图进行可视化,在图形中创建轴域并设置轴域的位置和大小,同时演示设置坐标轴标签和图例位置的用法。

    参考代码:

    运行结果:

    例2  

    绘制正线余弦图像,然后设置图例字体、标题、位置、阴影、背景色、边框颜色、分栏、符号位置等属性。

     

    运行效果:

     

     

    例3   

    生成模拟数据,创建两个子图,分别绘制正弦曲线和余弦曲线,把两个子图的图例显示在一起,并显示于子图之外。

     

    运行效果:

     

     

    例4   

    生成模拟数据,绘制正弦曲线、余弦曲线和两个散点图,然后分别为曲线和散点图设置图例,在一个图形上显示两个图例。

     

    运行效果:

     

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