Настройка стиля текста в графиках Matplotlib

Beginner

This tutorial is from open-source community. Access the source code

Введение

В этом практическом занятии мы научимся настраивать стиль текста и меток в графике Matplotlib с использованием словаря. Создав словарь параметров, мы сможем распространять настройки на несколько текстовых объектов и меток. Это позволит легко настроить семейство шрифта, цвет, толщину и размер текста в наших графиках.

Советы по работе с ВМ

После запуска виртуальной машины кликните в левом верхнем углу, чтобы переключиться на вкладку Notebook и приступить к практике в Jupyter Notebook.

Иногда может потребоваться подождать несколько секунд, пока Jupyter Notebook полностью загрузится. Проверка операций не может быть автоматизирована из-за ограничений Jupyter Notebook.

Если вы столкнетесь с проблемами при обучении, не стесняйтесь обращаться к Labby. Оставьте отзыв после занятия, и мы оперативно решим проблему для вас.

Импортируем необходимые библиотеки

Начнем с импорта необходимых библиотек для этого урока. Будем использовать Matplotlib и NumPy.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

Определяем словарь шрифта

Далее мы определим словарь шрифта, который будет содержать параметры стиля для нашего текста и меток. В этом примере мы установим семейство шрифта в 'serif' (衬线字体), цвет в 'darkred' (深绛红色), толщину в 'normal' (обычную) и размер в 16.

font = {'family': 'serif',
        'color':  'darkred',
        'weight': 'normal',
        'size': 16,
        }

Создаем график

Теперь мы можем создать наш график. Мы сгенерируем некоторые данные с использованием NumPy и построим кривую затухания экспоненты.

x = np.linspace(0.0, 5.0, 100)
y = np.cos(2*np.pi*x) * np.exp(-x)

plt.plot(x, y, 'k')

Настраиваем заголовок

Мы можем настроить заголовок нашего графика с использованием словаря шрифта, который мы определили ранее. Мы укажем параметр fontdict функции title() равным нашему словарю шрифта.

plt.title('Damped Exponential Decay', fontdict=font)

Добавляем текст на график

Мы можем добавить текст на наш график с использованием функции text(). В этом примере мы добавим LaTeX-выражение на график, используя словарь шрифта для настройки стиля.

plt.text(2, 0.65, r'$\cos(2 \pi t) \exp(-t)$', fontdict=font)

Настраиваем подписи осей

Мы также можем настроить подписи осей нашего графика с использованием словаря шрифта. Мы укажем параметр fontdict функций xlabel() и ylabel() равным нашему словарю шрифта.

plt.xlabel('Time (s)', fontdict=font)
plt.ylabel('Voltage (mV)', fontdict=font)

Настраиваем отступы

Наконец, мы можем настроить отступы нашего графика, чтобы избежать обрезания подписи оси y. Мы будем использовать функцию subplots_adjust() для настройки левого отступа.

plt.subplots_adjust(left=0.15)

Резюме

В этом практическом занятии мы узнали, как контролировать стиль текста и подписей в графике Matplotlib с использованием словаря. Создав словарь шрифта, мы можем легко настроить семейство шрифта, цвет, толщину и размер текста в наших графиках. Мы использовали этот метод для настройки заголовка, текста и подписей осей нашего графика, а также настроили отступы, чтобы избежать обрезания подписи оси y.