Matplotlib 文本自定义 | Python 绘图教程

简介

在本实验中，我们将学习如何使用字典来控制Matplotlib绘图中文字和标签的样式。通过创建一个选项字典，我们可以在多个文本对象和标签之间共享参数。这将使我们能够轻松地自定义绘图中文字的字体族、颜色、粗细和大小。

虚拟机使用提示

虚拟机启动完成后，点击左上角切换到“笔记本”标签页，以访问Jupyter Notebook进行练习。

有时，你可能需要等待几秒钟让Jupyter Notebook完成加载。由于Jupyter Notebook的限制，操作验证无法自动化。

如果你在学习过程中遇到问题，随时向Labby提问。课程结束后提供反馈，我们会及时为你解决问题。

Skills Graph

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导入必要的库

我们将从导入本教程所需的库开始。我们将使用Matplotlib和NumPy。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

定义字体字典

接下来，我们将定义一个字体字典，其中将包含我们文本和标签的样式选项。在这个例子中，我们将字体族设置为“serif”，颜色设置为“darkred”，粗细设置为“normal”，大小设置为16。

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

创建绘图

现在，我们可以创建我们的绘图了。我们将使用NumPy生成一些数据，并绘制一条阻尼指数衰减曲线。

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

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

自定义标题

我们可以使用之前定义的字体字典来自定义绘图的标题。我们将把title()函数的fontdict参数设置为我们的字体字典。

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

向绘图添加文本

我们可以使用text()函数向绘图添加文本。在这个例子中，我们将使用字体字典来定制样式，向绘图添加一个LaTeX表达式。

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

自定义坐标轴标签

我们也可以使用字体字典来自定义绘图的坐标轴标签。我们将把xlabel()和ylabel()函数的fontdict参数设置为我们的字体字典。

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

调整间距

最后，我们可以调整绘图的间距，以防止ylabel被裁剪。我们将使用subplots_adjust()函数来调整左边距。

plt.subplots_adjust(left=0.15)

总结

在本实验中，我们学习了如何使用字典来控制Matplotlib绘图中文字和标签的样式。通过创建一个字体字典，我们可以轻松地自定义绘图中文字的字体族、颜色、粗细和大小。我们使用这种技术来定制绘图的标题、文字和坐标轴标签，并调整了间距以防止ylabel被裁剪。