Das Anpassen von Schriftarten

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Einführung

In diesem Lab lernen wir, wie wir Schriftarten mit Schlüsselwortargumenten in Matplotlib einstellen können. Wir werden verschiedene Schriftarten, -stile, -varianten, -gewichte und -größen erkunden, um das Aussehen unseres Textes anzupassen. Wir werden die fig.text()-Methode von Matplotlib verwenden, um die verschiedenen Schriftoptionen anzuzeigen.

Tipps für die VM

Nachdem der VM-Start abgeschlossen ist, klicken Sie in der oberen linken Ecke, um zur Registerkarte Notebook zu wechseln und Jupyter Notebook für die Übung zu nutzen.

Manchmal müssen Sie einige Sekunden warten, bis Jupyter Notebook vollständig geladen ist. Die Validierung von Vorgängen kann aufgrund von Einschränkungen in Jupyter Notebook nicht automatisiert werden.

Wenn Sie bei der Lernphase Probleme haben, können Sie Labby gerne fragen. Geben Sie nach der Sitzung Feedback ab, und wir werden das Problem für Sie prompt beheben.


Skills Graph

%%%%{init: {'theme':'neutral'}}%%%% flowchart RL python(("Python")) -.-> python/FunctionsGroup(["Functions"]) python(("Python")) -.-> python/DataScienceandMachineLearningGroup(["Data Science and Machine Learning"]) python(("Python")) -.-> python/ControlFlowGroup(["Control Flow"]) python(("Python")) -.-> python/DataStructuresGroup(["Data Structures"]) python(("Python")) -.-> python/ModulesandPackagesGroup(["Modules and Packages"]) matplotlib(("Matplotlib")) -.-> matplotlib/BasicConceptsGroup(["Basic Concepts"]) matplotlib/BasicConceptsGroup -.-> matplotlib/importing_matplotlib("Importing Matplotlib") matplotlib/BasicConceptsGroup -.-> matplotlib/figures_axes("Understanding Figures and Axes") python/ControlFlowGroup -.-> python/for_loops("For Loops") python/DataStructuresGroup -.-> python/lists("Lists") python/DataStructuresGroup -.-> python/tuples("Tuples") python/DataStructuresGroup -.-> python/dictionaries("Dictionaries") python/FunctionsGroup -.-> python/build_in_functions("Build-in Functions") python/ModulesandPackagesGroup -.-> python/importing_modules("Importing Modules") python/DataScienceandMachineLearningGroup -.-> python/data_visualization("Data Visualization") subgraph Lab Skills matplotlib/importing_matplotlib -.-> lab-48746{{"Das Anpassen von Schriftarten"}} matplotlib/figures_axes -.-> lab-48746{{"Das Anpassen von Schriftarten"}} python/for_loops -.-> lab-48746{{"Das Anpassen von Schriftarten"}} python/lists -.-> lab-48746{{"Das Anpassen von Schriftarten"}} python/tuples -.-> lab-48746{{"Das Anpassen von Schriftarten"}} python/dictionaries -.-> lab-48746{{"Das Anpassen von Schriftarten"}} python/build_in_functions -.-> lab-48746{{"Das Anpassen von Schriftarten"}} python/importing_modules -.-> lab-48746{{"Das Anpassen von Schriftarten"}} python/data_visualization -.-> lab-48746{{"Das Anpassen von Schriftarten"}} end

Einrichten der Umgebung

Zunächst müssen wir die erforderlichen Bibliotheken importieren und die Umgebung einrichten, indem wir eine neue Figur mit plt.figure() erstellen.

import matplotlib.pyplot as plt

fig = plt.figure()

Zeige Schriftarten

Als nächstes werden wir die verschiedenen Schriftarten in Matplotlib anzeigen. Wir werden die fig.text()-Methode verwenden, um jede Schriftart anzuzeigen, wobei der Name der Schriftart als Text und die entsprechende Schriftart als Schlüsselwortargument verwendet wird.

alignment = {'horizontalalignment': 'center', 'verticalalignment': 'baseline'}
yp = [0.8, 0.7, 0.6, 0.5, 0.4, 0.3, 0.2]

fig.text(0.1, 0.9, 'family', size='large', **alignment)
families = ['serif','sans-serif', 'cursive', 'fantasy','monospace']
for k, family in enumerate(families):
    fig.text(0.1, yp[k], family, family=family, **alignment)

Zeige Schriftstile

Jetzt werden wir die verschiedenen Schriftstile in Matplotlib anzeigen. Wir werden die fig.text()-Methode verwenden, um jeden Schriftstil anzuzeigen, wobei der Stilname als Text und der entsprechende Schriftstil als Schlüsselwortargument verwendet wird.

fig.text(0.3, 0.9,'style', **alignment)
styles = ['normal', 'italic', 'oblique']
for k, style in enumerate(styles):
    fig.text(0.3, yp[k], style, family='sans-serif', style=style, **alignment)

Zeige Schriftvarianten

Als nächstes werden wir die verschiedenen Schriftvarianten in Matplotlib anzeigen. Wir werden die fig.text()-Methode verwenden, um jede Schriftvariante anzuzeigen, wobei der Variantenname als Text und die entsprechende Schriftvariante als Schlüsselwortargument verwendet wird.

fig.text(0.5, 0.9, 'variant', **alignment)
variants = ['normal','small-caps']
for k, variant in enumerate(variants):
    fig.text(0.5, yp[k], variant, family='serif', variant=variant, **alignment)

Zeige Schriftgewichte

Jetzt werden wir die verschiedenen Schriftgewichte in Matplotlib anzeigen. Wir werden die fig.text()-Methode verwenden, um jedes Schriftgewicht anzuzeigen, wobei der Gewichtsname als Text und das entsprechende Schriftgewicht als Schlüsselwortargument verwendet wird.

fig.text(0.7, 0.9, 'weight', **alignment)
weights = ['light', 'normal','medium','semibold', 'bold', 'heavy', 'black']
for k, weight in enumerate(weights):
    fig.text(0.7, yp[k], weight, weight=weight, **alignment)

Zeige Schriftgrößen

Schließlich werden wir die verschiedenen Schriftgrößen in Matplotlib anzeigen. Wir werden die fig.text()-Methode verwenden, um jede Schriftgröße anzuzeigen, wobei der Größenname als Text und die entsprechende Schriftgröße als Schlüsselwortargument verwendet wird.

fig.text(0.9, 0.9,'size', **alignment)
sizes = [
    'xx-small', 'x-small','small','medium', 'large', 'x-large', 'xx-large']
for k, size in enumerate(sizes):
    fig.text(0.9, yp[k], size, size=size, **alignment)

Zeige fett kursiv

Als Bonus können wir auch Text mit sowohl fettem als auch kursivem Stil anzeigen. Wir werden die fig.text()-Methode verwenden, um den Text mit dem entsprechenden Stil, Gewicht und Größe anzuzeigen.

fig.text(0.3, 0.1, 'bold italic',
         style='italic', weight='bold', size='x-small', **alignment)
fig.text(0.3, 0.2, 'bold italic',
         style='italic', weight='bold', size='medium', **alignment)
fig.text(0.3, 0.3, 'bold italic',
         style='italic', weight='bold', size='x-large', **alignment)

Zusammenfassung

In diesem Lab haben wir gelernt, wie man Schriftarten in Matplotlib mit Schlüsselwortargumenten einstellt. Wir haben verschiedene Schriftarten, Stile, Varianten, Gewichte und Größen untersucht, um das Aussehen unseres Textes anzupassen. Wir haben die fig.text()-Methode verwendet, um die verschiedenen Schriftoptionen anzuzeigen.