如何更改matplotlib绘图上所有元素(记号、标签、标题)的字体大小?
我知道如何更改勾号标签大小,这是通过以下方式完成的:
import matplotlib
matplotlib.rc('xtick', labelsize=20)
matplotlib.rc('ytick', labelsize=20)
但一个人如何改变其他人呢?
如何更改matplotlib绘图上所有元素(记号、标签、标题)的字体大小?
我知道如何更改勾号标签大小,这是通过以下方式完成的:
import matplotlib
matplotlib.rc('xtick', labelsize=20)
matplotlib.rc('ytick', labelsize=20)
但一个人如何改变其他人呢?
当前回答
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:
其他回答
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 ...
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。
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)
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": ""
}
matplotlib.rcParams.update({'font.size': 22})