def changeFontSize[self, up]:
if managers.context == 'hou':
if up:
self.fs = min[30, self.fs+1]
else:
self.fs = max[8, self.fs - 1]
self.setTextEditFontSize[self.fs]
else:
f = self.font[]
size = f.pointSize[]
if up:
size = min[30, size+1]
else:
size = max[8, size - 1]
f.setPointSize[size]
self.setFont[f] Matplotlib là một trong những thư viện trực quan hóa dữ liệu được sử dụng rộng rãi nhất trong Python. Phần lớn sự phổ biến của Matplotlib đến từ các tùy chọn tùy chỉnh của nó - bạn có thể điều chỉnh bất kỳ phần tử nào từ hệ thống phân cấp đối tượng của nó
Trong hướng dẫn này, chúng ta sẽ xem cách thay đổi kích thước phông chữ trong Matplotlib
Thay đổi kích thước phông chữ trong Matplotlib
Có một số cách bạn có thể thực hiện để thay đổi kích thước phông chữ trong Matplotlib. Bạn có thể đặt đối số
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
fig, ax = plt.subplots[figsize=[12, 6]]
x = np.arange[0, 10, 0.1]
y = np.sin[x]
z = np.cos[x]
ax.plot[y, color='blue', label='Sine wave']
ax.plot[z, color='black', label='Cosine wave']
ax.set_title['Sine and cosine waves']
ax.set_xlabel['Time']
ax.set_ylabel['Intensity']
leg = ax.legend[]
plt.show[]
Trước tiên, hãy tạo một biểu đồ đơn giản mà chúng ta sẽ muốn thay đổi kích thước phông chữ trên
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
fig, ax = plt.subplots[figsize=[12, 6]]
x = np.arange[0, 10, 0.1]
y = np.sin[x]
z = np.cos[x]
ax.plot[y, color='blue', label='Sine wave']
ax.plot[z, color='black', label='Cosine wave']
ax.set_title['Sine and cosine waves']
ax.set_xlabel['Time']
ax.set_ylabel['Intensity']
leg = ax.legend[]
plt.show[]
Thay đổi kích thước phông chữ bằng cách sử dụng fontsize
Hãy thử tùy chọn đơn giản nhất. Mọi chức năng liên quan đến văn bản, chẳng hạn như
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
fig, ax = plt.subplots[figsize=[12, 6]]
x = np.arange[0, 10, 0.1]
y = np.sin[x]
z = np.cos[x]
ax.plot[y, color='blue', label='Sine wave']
ax.plot[z, color='black', label='Cosine wave']
ax.set_title['Sine and cosine waves']
ax.set_xlabel['Time']
ax.set_ylabel['Intensity']
leg = ax.legend[]
plt.show[]
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
fig, ax = plt.subplots[figsize=[12, 6]]
x = np.arange[0, 10, 0.1]
y = np.sin[x]
z = np.cos[x]
ax.plot[y, color='blue', label='Sine wave']
ax.plot[z, color='black', label='Cosine wave']
ax.set_title['Sine and cosine waves']
ax.set_xlabel['Time']
ax.set_ylabel['Intensity']
leg = ax.legend[]
plt.show[]
Hãy xem lại mã từ trước và chỉ định một
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
fig, ax = plt.subplots[figsize=[12, 6]]
x = np.arange[0, 10, 0.1]
y = np.sin[x]
z = np.cos[x]
ax.plot[y, color='blue', label='Sine wave']
ax.plot[z, color='black', label='Cosine wave']
ax.set_title['Sine and cosine waves']
ax.set_xlabel['Time']
ax.set_ylabel['Intensity']
leg = ax.legend[]
plt.show[]
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
fig, ax = plt.subplots[figsize=[12, 6]]
x = np.arange[0, 10, 0.1]
y = np.sin[x]
z = np.cos[x]
ax.plot[y, color='blue', label='Sine wave']
ax.plot[z, color='black', label='Cosine wave']
ax.set_title['Sine and cosine waves', fontsize=20]
ax.set_xlabel['Time', fontsize=16]
ax.set_ylabel['Intensity', fontsize=16]
leg = ax.legend[]
plt.show[]
Ở đây, chúng tôi đã đặt
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
fig, ax = plt.subplots[figsize=[12, 6]]
x = np.arange[0, 10, 0.1]
y = np.sin[x]
z = np.cos[x]
ax.plot[y, color='blue', label='Sine wave']
ax.plot[z, color='black', label='Cosine wave']
ax.set_title['Sine and cosine waves']
ax.set_xlabel['Time']
ax.set_ylabel['Intensity']
leg = ax.legend[]
plt.show[]
Chúng tôi cũng có thể thay đổi kích thước phông chữ trong chú giải bằng cách thêm đối số
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
fig, ax = plt.subplots[figsize=[12, 6]]
x = np.arange[0, 10, 0.1]
y = np.sin[x]
z = np.cos[x]
ax.plot[y, color='blue', label='Sine wave']
ax.plot[z, color='black', label='Cosine wave']
ax.set_title['Sine and cosine waves']
ax.set_xlabel['Time']
ax.set_ylabel['Intensity']
leg = ax.legend[]
plt.show[]
leg = ax.legend[prop={"size":16}]
Điều này sẽ thay đổi kích thước phông chữ, trong trường hợp này cũng di chuyển chú giải xuống phía dưới bên trái để nó không trùng lặp với các thành phần ở trên cùng bên phải
Tuy nhiên, mặc dù chúng ta có thể đặt từng kích thước phông chữ như thế này, nhưng nếu chúng ta có nhiều thành phần văn bản và chỉ muốn có một kích thước chung, thống nhất - cách tiếp cận này lặp đi lặp lại
Trong những trường hợp như vậy, chúng ta có thể chuyển sang cài đặt kích thước phông chữ trên toàn cầu
Thay đổi kích thước phông chữ trên toàn cầu
Có hai cách chúng ta có thể đặt kích thước phông chữ trên toàn cầu. Chúng tôi sẽ muốn đặt tham số
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
fig, ax = plt.subplots[figsize=[12, 6]]
x = np.arange[0, 10, 0.1]
y = np.sin[x]
z = np.cos[x]
ax.plot[y, color='blue', label='Sine wave']
ax.plot[z, color='black', label='Cosine wave']
ax.set_title['Sine and cosine waves', fontsize=20]
ax.set_xlabel['Time', fontsize=16]
ax.set_ylabel['Intensity', fontsize=16]
leg = ax.legend[]
plt.show[]
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
fig, ax = plt.subplots[figsize=[12, 6]]
x = np.arange[0, 10, 0.1]
y = np.sin[x]
z = np.cos[x]
ax.plot[y, color='blue', label='Sine wave']
ax.plot[z, color='black', label='Cosine wave']
ax.set_title['Sine and cosine waves', fontsize=20]
ax.set_xlabel['Time', fontsize=16]
ax.set_ylabel['Intensity', fontsize=16]
leg = ax.legend[]
plt.show[]
Một cách là sửa đổi chúng trực tiếp
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
fig, ax = plt.subplots[figsize=[12, 6]]
x = np.arange[0, 10, 0.1]
y = np.sin[x]
z = np.cos[x]
plt.rcParams['font.size'] = '16'
ax.plot[y, color='blue', label='Sine wave']
ax.plot[z, color='black', label='Cosine wave']
plt.xlabel['Time']
plt.ylabel['Intensity']
fig.suptitle['Sine and cosine waves']
leg = ax.legend[]
plt.show[]
Bạn phải đặt những thứ này trước lệnh gọi hàm
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
fig, ax = plt.subplots[figsize=[12, 6]]
x = np.arange[0, 10, 0.1]
y = np.sin[x]
z = np.cos[x]
ax.plot[y, color='blue', label='Sine wave']
ax.plot[z, color='black', label='Cosine wave']
ax.set_title['Sine and cosine waves', fontsize=20]
ax.set_xlabel['Time', fontsize=16]
ax.set_ylabel['Intensity', fontsize=16]
leg = ax.legend[]
plt.show[]
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
fig, ax = plt.subplots[figsize=[12, 6]]
x = np.arange[0, 10, 0.1]
y = np.sin[x]
z = np.cos[x]
ax.plot[y, color='blue', label='Sine wave']
ax.plot[z, color='black', label='Cosine wave']
ax.set_title['Sine and cosine waves', fontsize=20]
ax.set_xlabel['Time', fontsize=16]
ax.set_ylabel['Intensity', fontsize=16]
leg = ax.legend[]
plt.show[]
Tuy nhiên, khi chúng tôi chạy mã này, rõ ràng là dấu kiểm x và y cũng như nhãn x và y không thay đổi kích thước
Hãy xem hướng dẫn thực hành, thực tế của chúng tôi để học Git, với các phương pháp hay nhất, tiêu chuẩn được ngành chấp nhận và bao gồm bảng gian lận. Dừng các lệnh Git trên Google và thực sự tìm hiểu nó
Tùy thuộc vào phiên bản Matplotlib bạn đang chạy, bạn sẽ không thể thay đổi những phiên bản này bằng tham số rc. Bạn sẽ sử dụng
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
fig, ax = plt.subplots[figsize=[12, 6]]
x = np.arange[0, 10, 0.1]
y = np.sin[x]
z = np.cos[x]
ax.plot[y, color='blue', label='Sine wave']
ax.plot[z, color='black', label='Cosine wave']
ax.set_title['Sine and cosine waves', fontsize=20]
ax.set_xlabel['Time', fontsize=16]
ax.set_ylabel['Intensity', fontsize=16]
leg = ax.legend[]
plt.show[]
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
fig, ax = plt.subplots[figsize=[12, 6]]
x = np.arange[0, 10, 0.1]
y = np.sin[x]
z = np.cos[x]
ax.plot[y, color='blue', label='Sine wave']
ax.plot[z, color='black', label='Cosine wave']
ax.set_title['Sine and cosine waves', fontsize=20]
ax.set_xlabel['Time', fontsize=16]
ax.set_ylabel['Intensity', fontsize=16]
leg = ax.legend[]
plt.show[]
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
fig, ax = plt.subplots[figsize=[12, 6]]
x = np.arange[0, 10, 0.1]
y = np.sin[x]
z = np.cos[x]
ax.plot[y, color='blue', label='Sine wave']
ax.plot[z, color='black', label='Cosine wave']
ax.set_title['Sine and cosine waves', fontsize=20]
ax.set_xlabel['Time', fontsize=16]
ax.set_ylabel['Intensity', fontsize=16]
leg = ax.legend[]
plt.show[]
Nếu cài đặt này không làm thay đổi kích thước của nhãn, bạn có thể sử dụng hàm
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
fig, ax = plt.subplots[figsize=[12, 6]]
x = np.arange[0, 10, 0.1]
y = np.sin[x]
z = np.cos[x]
ax.plot[y, color='blue', label='Sine wave']
ax.plot[z, color='black', label='Cosine wave']
ax.set_title['Sine and cosine waves', fontsize=20]
ax.set_xlabel['Time', fontsize=16]
ax.set_ylabel['Intensity', fontsize=16]
leg = ax.legend[]
plt.show[]
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
fig, ax = plt.subplots[figsize=[12, 6]]
x = np.arange[0, 10, 0.1]
y = np.sin[x]
z = np.cos[x]
ax.plot[y, color='blue', label='Sine wave']
ax.plot[z, color='black', label='Cosine wave']
ax.set_title['Sine and cosine waves']
ax.set_xlabel['Time']
ax.set_ylabel['Intensity']
leg = ax.legend[]
plt.show[]
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
fig, ax = plt.subplots[figsize=[12, 6]]
x = np.arange[0, 10, 0.1]
y = np.sin[x]
z = np.cos[x]
ax.plot[y, color='blue', label='Sine wave']
ax.plot[z, color='black', label='Cosine wave']
ax.set_title['Sine and cosine waves', fontsize=20]
ax.set_xlabel['Time', fontsize=16]
ax.set_ylabel['Intensity', fontsize=16]
leg = ax.legend[]
plt.show[]
Kết quả này trong
Sự kết luận
Trong hướng dẫn này, chúng tôi đã giới thiệu một số cách để thay đổi kích thước phông chữ trong Matplotlib
Nếu bạn quan tâm đến Trực quan hóa dữ liệu và không biết bắt đầu từ đâu, hãy nhớ xem gói sách của chúng tôi về Trực quan hóa dữ liệu trong Python
Trực quan hóa dữ liệu bằng Python với Matplotlib và Pandas là một cuốn sách được thiết kế dành cho những người mới bắt đầu làm quen với Pandas và Matplotlib, với kiến thức cơ bản về Python và cho phép họ xây dựng nền tảng vững chắc để làm việc nâng cao với các thư viện luận văn - từ các biểu đồ đơn giản đến các biểu đồ 3D hoạt hình có tính tương tác
Nó phục vụ như một hướng dẫn chuyên sâu, sẽ dạy cho bạn mọi thứ bạn cần biết về Pandas và Matplotlib, bao gồm cả cách xây dựng các loại cốt truyện không được tích hợp sẵn trong thư viện
Trực quan hóa dữ liệu trong Python, một cuốn sách dành cho các nhà phát triển Python từ sơ cấp đến trung cấp, hướng dẫn bạn cách thao tác dữ liệu đơn giản với Pandas, bao gồm các thư viện vẽ đồ thị cốt lõi như Matplotlib và Seaborn, đồng thời chỉ cho bạn cách tận dụng các thư viện thử nghiệm và khai báo như Altair. Cụ thể hơn, trong khoảng 11 chương, cuốn sách này bao gồm 9 thư viện Python. Pandas, Matplotlib, Seaborn, Bokeh, Altair, Plotly, GGPlot, GeoPandas và VisPy
Nó phục vụ như một hướng dẫn thực tế, độc đáo về Trực quan hóa dữ liệu, trong rất nhiều công cụ bạn có thể sử dụng trong sự nghiệp của mình