Answers:
font = {'family' : 'normal',
'weight' : 'bold',
'size' : 22}
matplotlib.rc('font', **font)
这会将所有项目的字体设置为kwargs对象指定的字体font
。
另外,您也可以使用此答案中rcParams
update
建议的方法:
matplotlib.rcParams.update({'font.size': 22})
要么
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams.update({'font.size': 22})
您可以在“ 定制matplotlib”页面上找到可用属性的完整列表。
'family'
,'weight'
等等?
'family'
一样'normal'
,'sans-serif'
等等
import matplotlib.pyplot as plt
,你可能想指出的是,pyplot
有rc
也。您plt.rc(...
无需更改导入即可完成操作。
如果您是像我这样的控制狂,则可能需要显式设置所有字体大小:
import matplotlib.pyplot as plt
SMALL_SIZE = 8
MEDIUM_SIZE = 10
BIGGER_SIZE = 12
plt.rc('font', size=SMALL_SIZE) # controls default text sizes
plt.rc('axes', titlesize=SMALL_SIZE) # fontsize of the axes title
plt.rc('axes', labelsize=MEDIUM_SIZE) # fontsize of the x and y labels
plt.rc('xtick', labelsize=SMALL_SIZE) # fontsize of the tick labels
plt.rc('ytick', labelsize=SMALL_SIZE) # fontsize of the tick labels
plt.rc('legend', fontsize=SMALL_SIZE) # legend fontsize
plt.rc('figure', titlesize=BIGGER_SIZE) # fontsize of the figure title
请注意,您还可以设置在以下位置调用rc
方法的大小matplotlib
:
import matplotlib
SMALL_SIZE = 8
matplotlib.rc('font', size=SMALL_SIZE)
matplotlib.rc('axes', titlesize=SMALL_SIZE)
# and so on ...
plt.rc('axes', titlesize=BIGGER_SIZE)
plt.rc('axes', titlesize=SMALL_SIZE, labelsize=MEDIUM_SIZE)
matplotlib.rcParams.update({'font.size': 22})
如果要仅更改已创建的特定图的字体大小,请尝试以下操作:
import matplotlib.pyplot as plt
ax = plt.subplot(111, xlabel='x', ylabel='y', title='title')
for item in ([ax.title, ax.xaxis.label, ax.yaxis.label] +
ax.get_xticklabels() + ax.get_yticklabels()):
item.set_fontsize(20)
ax=plt.gca()
如果在未定义轴的情况下创建了图,则可能需要一个。
ax.get_legend().get_texts()
之所以使用,是因为ax.legend()
在返回的值之上,将使用默认参数重画整个图例ax.get_legend()
。
更新:请参阅答案的底部以获取一种更好的方法。
更新#2:我也想出了更改图例标题字体。
更新#3:Matplotlib 2.0.0中存在一个错误,该错误导致对数轴的刻度标签恢复为默认字体。应该在2.0.1中修复,但是我已经在答案的第二部分中包含了解决方法。
此答案适用于试图更改所有字体(包括图例)的任何人,以及适用于每件事使用不同字体和大小的任何人。它不使用rc(对我来说似乎不起作用)。这相当麻烦,但是我个人无法使用任何其他方法。它基本上将ryggyr的答案与SO的其他答案结合在一起。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.font_manager as font_manager
# Set the font dictionaries (for plot title and axis titles)
title_font = {'fontname':'Arial', 'size':'16', 'color':'black', 'weight':'normal',
'verticalalignment':'bottom'} # Bottom vertical alignment for more space
axis_font = {'fontname':'Arial', 'size':'14'}
# Set the font properties (for use in legend)
font_path = 'C:\Windows\Fonts\Arial.ttf'
font_prop = font_manager.FontProperties(fname=font_path, size=14)
ax = plt.subplot() # Defines ax variable by creating an empty plot
# Set the tick labels font
for label in (ax.get_xticklabels() + ax.get_yticklabels()):
label.set_fontname('Arial')
label.set_fontsize(13)
x = np.linspace(0, 10)
y = x + np.random.normal(x) # Just simulates some data
plt.plot(x, y, 'b+', label='Data points')
plt.xlabel("x axis", **axis_font)
plt.ylabel("y axis", **axis_font)
plt.title("Misc graph", **title_font)
plt.legend(loc='lower right', prop=font_prop, numpoints=1)
plt.text(0, 0, "Misc text", **title_font)
plt.show()
这种方法的好处是,通过使用多个字体字典,您可以为各种标题选择不同的字体/大小/粗细/颜色,为刻度标签选择字体,并为图例选择字体,所有这些都是独立的。
更新:
我已经设计出一种略有不同,不太混乱的方法,该方法消除了字体词典,并允许系统上的任何字体,甚至.otf字体。有单独字体的每一件事情,只写更多font_path
和font_prop
变量一样。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.font_manager as font_manager
import matplotlib.ticker
# Workaround for Matplotlib 2.0.0 log axes bug https://github.com/matplotlib/matplotlib/issues/8017 :
matplotlib.ticker._mathdefault = lambda x: '\\mathdefault{%s}'%x
# Set the font properties (can use more variables for more fonts)
font_path = 'C:\Windows\Fonts\AGaramondPro-Regular.otf'
font_prop = font_manager.FontProperties(fname=font_path, size=14)
ax = plt.subplot() # Defines ax variable by creating an empty plot
# Define the data to be plotted
x = np.linspace(0, 10)
y = x + np.random.normal(x)
plt.plot(x, y, 'b+', label='Data points')
for label in (ax.get_xticklabels() + ax.get_yticklabels()):
label.set_fontproperties(font_prop)
label.set_fontsize(13) # Size here overrides font_prop
plt.title("Exponentially decaying oscillations", fontproperties=font_prop,
size=16, verticalalignment='bottom') # Size here overrides font_prop
plt.xlabel("Time", fontproperties=font_prop)
plt.ylabel("Amplitude", fontproperties=font_prop)
plt.text(0, 0, "Misc text", fontproperties=font_prop)
lgd = plt.legend(loc='lower right', prop=font_prop) # NB different 'prop' argument for legend
lgd.set_title("Legend", prop=font_prop)
plt.show()
希望这是一个全面的答案
这是一种完全不同的方法,可以很好地更改字体大小:
更改图形大小!
我通常使用这样的代码:
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
fig = plt.figure(figsize=(4,3))
ax = fig.add_subplot(111)
x = np.linspace(0,6.28,21)
ax.plot(x, np.sin(x), '-^', label="1 Hz")
ax.set_title("Oscillator Output")
ax.set_xlabel("Time (s)")
ax.set_ylabel("Output (V)")
ax.grid(True)
ax.legend(loc=1)
fig.savefig('Basic.png', dpi=300)
该较小你做图的大小,更大的字体是相对于情节。这也会放大标记。注意我还设置了dpi
每英寸或点。我是从张贴AMTA(美国美国建模老师)论坛上学到的。上面的代码示例:
bbox_inches
参数 fig.savefig('Basic.png', bbox_inches="tight")
采用 plt.tick_params(labelsize=14)
您可以使用plt.rcParams["font.size"]
设置font_size
在matplotlib
,你也可以使用plt.rcParams["font.family"]
设置font_family
的matplotlib
。试试这个例子:
import matplotlib.pyplot as plt
plt.style.use('seaborn-whitegrid')
label = [1,2,3,4,5,6,7,8]
x = [0.001906,0.000571308,0.0020305,0.0037422,0.0047095,0.000846667,0.000819,0.000907]
y = [0.2943301,0.047778308,0.048003167,0.1770876,0.532489833,0.024611333,0.157498667,0.0272095]
plt.ylabel('eigen centrality')
plt.xlabel('betweenness centrality')
plt.text(0.001906, 0.2943301, '1 ', ha='right', va='center')
plt.text(0.000571308, 0.047778308, '2 ', ha='right', va='center')
plt.text(0.0020305, 0.048003167, '3 ', ha='right', va='center')
plt.text(0.0037422, 0.1770876, '4 ', ha='right', va='center')
plt.text(0.0047095, 0.532489833, '5 ', ha='right', va='center')
plt.text(0.000846667, 0.024611333, '6 ', ha='right', va='center')
plt.text(0.000819, 0.157498667, '7 ', ha='right', va='center')
plt.text(0.000907, 0.0272095, '8 ', ha='right', va='center')
plt.rcParams["font.family"] = "Times New Roman"
plt.rcParams["font.size"] = "50"
plt.plot(x, y, 'o', color='blue')
这是我在Jupyter Notebook中通常使用的内容:
# Jupyter Notebook settings
from IPython.core.display import display, HTML
display(HTML("<style>.container { width:95% !important; }</style>"))
%autosave 0
%matplotlib inline
%load_ext autoreload
%autoreload 2
from IPython.core.interactiveshell import InteractiveShell
InteractiveShell.ast_node_interactivity = "all"
# Imports for data analysis
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
pd.set_option('display.max_rows', 2500)
pd.set_option('display.max_columns', 500)
pd.set_option('display.max_colwidth', 2000)
pd.set_option('display.width', 2000)
pd.set_option('display.float_format', lambda x: '%.3f' % x)
#size=25
size=15
params = {'legend.fontsize': 'large',
'figure.figsize': (20,8),
'axes.labelsize': size,
'axes.titlesize': size,
'xtick.labelsize': size*0.75,
'ytick.labelsize': size*0.75,
'axes.titlepad': 25}
plt.rcParams.update(params)
基于以上内容:
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.font_manager as fm
fontPath = "/usr/share/fonts/abc.ttf"
font = fm.FontProperties(fname=fontPath, size=10)
font2 = fm.FontProperties(fname=fontPath, size=24)
fig = plt.figure(figsize=(32, 24))
fig.text(0.5, 0.93, "This is my Title", horizontalalignment='center', fontproperties=font2)
plot = fig.add_subplot(1, 1, 1)
plot.xaxis.get_label().set_fontproperties(font)
plot.yaxis.get_label().set_fontproperties(font)
plot.legend(loc='upper right', prop=font)
for label in (plot.get_xticklabels() + plot.get_yticklabels()):
label.set_fontproperties(font)
这是Marius Retegan 答案的扩展。您可以对所有修改内容制作一个单独的JSON文件,然后通过rcParams.update加载它。所做的更改仅适用于当前脚本。所以
import json
from matplotlib import pyplot as plt, rcParams
s = json.load(open("example_file.json")
rcParams.update(s)
并将此“ example_file.json”保存在同一文件夹中。
{
"lines.linewidth": 2.0,
"axes.edgecolor": "#bcbcbc",
"patch.linewidth": 0.5,
"legend.fancybox": true,
"axes.color_cycle": [
"#348ABD",
"#A60628",
"#7A68A6",
"#467821",
"#CF4457",
"#188487",
"#E24A33"
],
"axes.facecolor": "#eeeeee",
"axes.labelsize": "large",
"axes.grid": true,
"patch.edgecolor": "#eeeeee",
"axes.titlesize": "x-large",
"svg.fonttype": "path",
"examples.directory": ""
}
我完全同意Huster教授的观点,最简单的方法是更改图形的大小,从而可以保留默认字体。当将图形另存为pdf时,我只需要用bbox_inches选项对此进行补充,因为轴标签被切掉了。
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize=(4,3))
plt.savefig('Basic.pdf', bbox_inches='tight')