Настройка текста в Matplotlib | Руководство по построению графиков на Python

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.

Skills Graph

%%%%{init: {'theme':'neutral'}}%%%% flowchart RL python(("Python")) -.-> python/DataStructuresGroup(["Data Structures"]) matplotlib(("Matplotlib")) -.-> matplotlib/PlotCustomizationGroup(["Plot Customization"]) python(("Python")) -.-> python/ModulesandPackagesGroup(["Modules and Packages"]) python(("Python")) -.-> python/DataScienceandMachineLearningGroup(["Data Science and Machine Learning"]) matplotlib(("Matplotlib")) -.-> matplotlib/BasicConceptsGroup(["Basic Concepts"]) matplotlib(("Matplotlib")) -.-> matplotlib/PlottingDataGroup(["Plotting Data"]) matplotlib/BasicConceptsGroup -.-> matplotlib/importing_matplotlib("Importing Matplotlib") matplotlib/BasicConceptsGroup -.-> matplotlib/figures_axes("Understanding Figures and Axes") matplotlib/PlottingDataGroup -.-> matplotlib/line_plots("Line Plots") python/DataStructuresGroup -.-> python/tuples("Tuples") python/DataStructuresGroup -.-> python/dictionaries("Dictionaries") matplotlib/PlotCustomizationGroup -.-> matplotlib/titles_labels("Adding Titles and Labels") python/ModulesandPackagesGroup -.-> python/importing_modules("Importing Modules") python/DataScienceandMachineLearningGroup -.-> python/numerical_computing("Numerical Computing") python/DataScienceandMachineLearningGroup -.-> python/data_visualization("Data Visualization") subgraph Lab Skills matplotlib/importing_matplotlib -.-> lab-48983{{"Настройка стиля текста в графиках Matplotlib"}} matplotlib/figures_axes -.-> lab-48983{{"Настройка стиля текста в графиках Matplotlib"}} matplotlib/line_plots -.-> lab-48983{{"Настройка стиля текста в графиках Matplotlib"}} python/tuples -.-> lab-48983{{"Настройка стиля текста в графиках Matplotlib"}} python/dictionaries -.-> lab-48983{{"Настройка стиля текста в графиках Matplotlib"}} matplotlib/titles_labels -.-> lab-48983{{"Настройка стиля текста в графиках Matplotlib"}} python/importing_modules -.-> lab-48983{{"Настройка стиля текста в графиках Matplotlib"}} python/numerical_computing -.-> lab-48983{{"Настройка стиля текста в графиках Matplotlib"}} python/data_visualization -.-> lab-48983{{"Настройка стиля текста в графиках Matplotlib"}} end

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.