从matplotlib文档中，

font = {'family' : 'normal',
        'weight' : 'bold',
        'size'   : 22}

matplotlib.rc('font', **font)

这将所有项目的字体设置为kwargs对象font指定的字体。

或者，您也可以使用rcParams更新方法，如以下答案所示：

matplotlib.rcParams.update({'font.size': 22})

or

import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams.update({'font.size': 22})

您可以在Customizing matplotlib页面上找到可用财产的完整列表。

matplotlib.rcParams.update({'font.size': 22})

如果要仅更改已创建的特定绘图的字体大小，请尝试以下操作：

import matplotlib.pyplot as plt

ax = plt.subplot(111, xlabel='x', ylabel='y', title='title')
for item in ([ax.title, ax.xaxis.label, ax.yaxis.label] +
             ax.get_xticklabels() + ax.get_yticklabels()):
    item.set_fontsize(20)

更新：请参阅答案底部，以获得更好的方法。更新#2：我也找到了更改图例标题字体的方法。更新#3：Matplotlib 2.0.0中存在一个错误，导致对数轴的刻度标签恢复为默认字体。应该在2.0.1中修复，但我在答案的第二部分中包含了解决方法。

这个答案适用于任何试图更改所有字体（包括图例）的人，也适用于任何尝试为每件事使用不同字体和大小的人。它不使用rc（这似乎对我不起作用）。这很麻烦，但我个人无法掌握任何其他方法。它基本上结合了ryggyr在这里的答案和SO上的其他答案。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.font_manager as font_manager

# Set the font dictionaries (for plot title and axis titles)
title_font = {'fontname':'Arial', 'size':'16', 'color':'black', 'weight':'normal',
              'verticalalignment':'bottom'} # Bottom vertical alignment for more space
axis_font = {'fontname':'Arial', 'size':'14'}

# Set the font properties (for use in legend)   
font_path = 'C:\Windows\Fonts\Arial.ttf'
font_prop = font_manager.FontProperties(fname=font_path, size=14)

ax = plt.subplot() # Defines ax variable by creating an empty plot

# Set the tick labels font
for label in (ax.get_xticklabels() + ax.get_yticklabels()):
    label.set_fontname('Arial')
    label.set_fontsize(13)

x = np.linspace(0, 10)
y = x + np.random.normal(x) # Just simulates some data

plt.plot(x, y, 'b+', label='Data points')
plt.xlabel("x axis", **axis_font)
plt.ylabel("y axis", **axis_font)
plt.title("Misc graph", **title_font)
plt.legend(loc='lower right', prop=font_prop, numpoints=1)
plt.text(0, 0, "Misc text", **title_font)
plt.show()

这种方法的好处是，通过使用多个字体字典，您可以为各种标题选择不同的字体/大小/权重/颜色，为勾号标签选择字体，为图例选择字体，所有这些都是独立的。

更新：

我已经找到了一种稍微不同的、不那么杂乱的方法，它消除了字体字典，并允许在系统中使用任何字体，甚至是.otf字体。要为每件事使用单独的字体，只需编写更多类似font_path和font_prop的变量。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.font_manager as font_manager
import matplotlib.ticker
# Workaround for Matplotlib 2.0.0 log axes bug https://github.com/matplotlib/matplotlib/issues/8017 :
matplotlib.ticker._mathdefault = lambda x: '\\mathdefault{%s}'%x 

# Set the font properties (can use more variables for more fonts)
font_path = 'C:\Windows\Fonts\AGaramondPro-Regular.otf'
font_prop = font_manager.FontProperties(fname=font_path, size=14)

ax = plt.subplot() # Defines ax variable by creating an empty plot

# Define the data to be plotted
x = np.linspace(0, 10)
y = x + np.random.normal(x)
plt.plot(x, y, 'b+', label='Data points')

for label in (ax.get_xticklabels() + ax.get_yticklabels()):
    label.set_fontproperties(font_prop)
    label.set_fontsize(13) # Size here overrides font_prop

plt.title("Exponentially decaying oscillations", fontproperties=font_prop,
          size=16, verticalalignment='bottom') # Size here overrides font_prop
plt.xlabel("Time", fontproperties=font_prop)
plt.ylabel("Amplitude", fontproperties=font_prop)
plt.text(0, 0, "Misc text", fontproperties=font_prop)

lgd = plt.legend(loc='lower right', prop=font_prop) # NB different 'prop' argument for legend
lgd.set_title("Legend", prop=font_prop)

plt.show()

希望这是一个全面的答案

基于以上内容：

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.font_manager as fm

fontPath = "/usr/share/fonts/abc.ttf"
font = fm.FontProperties(fname=fontPath, size=10)
font2 = fm.FontProperties(fname=fontPath, size=24)

fig = plt.figure(figsize=(32, 24))
fig.text(0.5, 0.93, "This is my Title", horizontalalignment='center', fontproperties=font2)

plot = fig.add_subplot(1, 1, 1)

plot.xaxis.get_label().set_fontproperties(font)
plot.yaxis.get_label().set_fontproperties(font)
plot.legend(loc='upper right', prop=font)

for label in (plot.get_xticklabels() + plot.get_yticklabels()):
    label.set_fontproperties(font)

这里有一种完全不同的方法，可以非常好地改变字体大小：

更改图形大小！

我通常使用这样的代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
fig = plt.figure(figsize=(4,3))
ax = fig.add_subplot(111)
x = np.linspace(0,6.28,21)
ax.plot(x, np.sin(x), '-^', label="1 Hz")
ax.set_title("Oscillator Output")
ax.set_xlabel("Time (s)")
ax.set_ylabel("Output (V)")
ax.grid(True)
ax.legend(loc=1)
fig.savefig('Basic.png', dpi=300)

图形尺寸越小，字体相对于绘图就越大。这也会放大标记。注意，我还设置了dpi或每英寸点数。我从AMTA（美国模特教师协会）论坛的帖子中了解到这一点。上述代码示例：

如果你像我一样是一个控制狂，你可能需要明确设置所有字体大小：

import matplotlib.pyplot as plt

SMALL_SIZE = 8
MEDIUM_SIZE = 10
BIGGER_SIZE = 12

plt.rc('font', size=SMALL_SIZE)          # controls default text sizes
plt.rc('axes', titlesize=SMALL_SIZE)     # fontsize of the axes title
plt.rc('axes', labelsize=MEDIUM_SIZE)    # fontsize of the x and y labels
plt.rc('xtick', labelsize=SMALL_SIZE)    # fontsize of the tick labels
plt.rc('ytick', labelsize=SMALL_SIZE)    # fontsize of the tick labels
plt.rc('legend', fontsize=SMALL_SIZE)    # legend fontsize
plt.rc('figure', titlesize=BIGGER_SIZE)  # fontsize of the figure title

注意，您还可以在matplotlib上设置调用rc方法的大小：

import matplotlib

SMALL_SIZE = 8
matplotlib.rc('font', size=SMALL_SIZE)
matplotlib.rc('axes', titlesize=SMALL_SIZE)

# and so on ...

我完全同意Huster教授的观点，即最简单的方法是改变图形的大小，这样可以保持默认字体。我只需要在将图形保存为pdf时使用bbox_inches选项来补充这一点，因为轴标签被剪切了。

import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize=(4,3))
plt.savefig('Basic.pdf', bbox_inches='tight')

这是马里乌斯·雷特根回答的延伸。您可以使用所有修改创建一个单独的JSON文件，然后使用rcParams.update加载它。这些更改仅适用于当前脚本。所以

import json
from matplotlib import pyplot as plt, rcParams

s = json.load(open("example_file.json")
rcParams.update(s)

并将此“example_file.json”保存在同一文件夹中。

{
  "lines.linewidth": 2.0,
  "axes.edgecolor": "#bcbcbc",
  "patch.linewidth": 0.5,
  "legend.fancybox": true,
  "axes.color_cycle": [
    "#348ABD",
    "#A60628",
    "#7A68A6",
    "#467821",
    "#CF4457",
    "#188487",
    "#E24A33"
  ],
  "axes.facecolor": "#eeeeee",
  "axes.labelsize": "large",
  "axes.grid": true,
  "patch.edgecolor": "#eeeeee",
  "axes.titlesize": "x-large",
  "svg.fonttype": "path",
  "examples.directory": ""
}

使用plt.tick_params（labelsize=14）

您可以使用plt.rcParams[“font.size”]在matplotlib中设置font_size，也可以使用plt.rcParams[“font-family”]在matplotlib设置font_family。请尝试以下示例：

import matplotlib.pyplot as plt
plt.style.use('seaborn-whitegrid')

label = [1,2,3,4,5,6,7,8]
x = [0.001906,0.000571308,0.0020305,0.0037422,0.0047095,0.000846667,0.000819,0.000907]
y = [0.2943301,0.047778308,0.048003167,0.1770876,0.532489833,0.024611333,0.157498667,0.0272095]


plt.ylabel('eigen centrality')
plt.xlabel('betweenness centrality')
plt.text(0.001906, 0.2943301, '1 ', ha='right', va='center')
plt.text(0.000571308, 0.047778308, '2 ', ha='right', va='center')
plt.text(0.0020305, 0.048003167, '3 ', ha='right', va='center')
plt.text(0.0037422, 0.1770876, '4 ', ha='right', va='center')
plt.text(0.0047095, 0.532489833, '5 ', ha='right', va='center')
plt.text(0.000846667, 0.024611333, '6 ', ha='right', va='center')
plt.text(0.000819, 0.157498667, '7 ', ha='right', va='center')
plt.text(0.000907, 0.0272095, '8 ', ha='right', va='center')
plt.rcParams["font.family"] = "Times New Roman"
plt.rcParams["font.size"] = "50"
plt.plot(x, y, 'o', color='blue')

以下是我在Jupyter笔记本中通常使用的内容：

# Jupyter Notebook settings

from IPython.core.display import display, HTML
display(HTML("<style>.container { width:95% !important; }</style>"))
%autosave 0
%matplotlib inline
%load_ext autoreload
%autoreload 2

from IPython.core.interactiveshell import InteractiveShell
InteractiveShell.ast_node_interactivity = "all"


# Imports for data analysis
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
pd.set_option('display.max_rows', 2500)
pd.set_option('display.max_columns', 500)
pd.set_option('display.max_colwidth', 2000)
pd.set_option('display.width', 2000)
pd.set_option('display.float_format', lambda x: '%.3f' % x)

#size=25
size=15
params = {'legend.fontsize': 'large',
          'figure.figsize': (20,8),
          'axes.labelsize': size,
          'axes.titlesize': size,
          'xtick.labelsize': size*0.75,
          'ytick.labelsize': size*0.75,
          'axes.titlepad': 25}
plt.rcParams.update(params)

对rcParams的更改是非常精细的，大多数时候，您只需要缩放所有字体大小，以便在您的图形中更好地看到它们。图形大小是一个很好的技巧，但您必须为所有图形携带它。另一种方法（不是纯粹的matplotlib，或者如果你不使用seaborn，可能会过度使用）是用seaborn设置字体比例：

sns.set_context('paper', font_scale=1.4)

免责声明：我知道，如果你只使用matplotlib，那么你可能不想安装一个完整的模块来缩放你的绘图（我的意思是为什么不），或者如果你使用seaborn，那么你对选项有更多的控制权。但有一种情况是，您的数据科学虚拟环境中有seaborn，但在本笔记本中没有使用它。无论如何，还有另一个解决方案。

我只是想指出，Herman Schaaf和Pedro M Duarte的答案都有效，但在实例化子图（）之前必须这样做，这些设置不会影响已经实例化的对象。我知道这不是一个简单的问题，但当我在调用subplots（）后尝试使用这些更改时，我花了相当长的时间来弄清楚为什么这些答案对我不起作用。

例如：

import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams.update({'font.size': 6,})
fig, ax = plt.subplots()
#create your plot
plt.show()

or

SMALL_SIZE = 8
MEDIUM_SIZE = 10
BIGGER_SIZE = 12

plt.rc('font', size=SMALL_SIZE)          # controls default text sizes
plt.rc('xtick', labelsize=SMALL_SIZE)    # fontsize of the tick labels
plt.rc('ytick', labelsize=SMALL_SIZE)    # fontsize of the tick labels
fig, ax = plt.subplots()
#create your plot
plt.show()

评论中提到了这一点，但值得自己回答：

同时修改figsize=和dpi=以调整图形大小和所有文本标签的比例：

fig, ax = plt.subplots(1, 1, figsize=(8, 4), dpi=100)

（或更短：）

fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 4), dpi=100)

这有点棘手：

figsize实际上控制了文本相对于绘图范围的比例（以及绘图的纵横比）。dpi调整笔记本中图形的大小（保持文本的相对比例和绘图纵横比不变）。

我通过@ryggyr编写了一个修改版本的答案，它允许对单个参数进行更多控制，并在多个子地块上工作：

def set_fontsizes(axes,size,title=np.nan,xlabel=np.nan,ylabel=np.nan,xticks=np.nan,yticks=np.nan):
    if type(axes) != 'numpy.ndarray':
        axes=np.array([axes])
    
    options = [title,xlabel,ylabel,xticks,yticks]
    for i in range(len(options)):
        if np.isnan(options[i]):
            options[i]=size
        
    title,xlabel,ylabel,xticks,yticks=options
    
    for ax in axes.flatten():
        ax.title.set_fontsize(title)
        ax.xaxis.label.set_size(xlabel)
        ax.yaxis.label.set_size(ylabel)
        ax.tick_params(axis='x', labelsize=xticks)
        ax.tick_params(axis='y', labelsize=yticks)