Bemind
Учебник Python
Учебник Python
  • Python
    • Python Lists
      • Списковые включения в Python (Полное руководство с примерами)
      • Исправление ValueError: Слишком Много Значений Для Распаковки в Python
      • Как добавить словарь в список в Python
      • Как добавить строку в список в Python
      • Разница между массивами и списками в Python
      • Python: Различия между списками и кортежами
      • Как проверить, пуст ли список в Python
      • Как Итерировать (Циклически Проходить) По Списку в Python
      • Python List sort(): Подробное руководство по сортировке списков
      • Python List Extend: Как добавить несколько элементов в список
      • Python: Найти Индекс Всех Вхождений Элемента в Списке
      • Конвертация списка словарей в Pandas DataFrame
      • Генерация случайных чисел в Python
      • Поиск Индекса в Списке Python: Найти Первое, Последнее или Все Вхождения
      • Добавить в начало списка в Python (Вставить в начало)
      • Найти дубликаты в списке Python
      • Python: Умножение Списков (6 Различных Способов)
      • Python списки: Полный обзор
      • Python: Выбор случайного элемента из списка
      • 4 Способа Очистить Список в Python
      • Объяснение ошибки IndexError в Python: индекс списка выходит за пределы допустимого диапазона
      • Python: Получение индекса максимального элемента в списке
      • Python: Объединение списков – Слияние списков (8 способов)
      • Python: Проверка наличия элемента в списке
      • Python: Проверка наличия элемента в списке
      • Удаление элемента из списка в Python (pop, remove, del, clear)
      • Как перевернуть список в Python (6 способов)
      • Python: Замена элемента в списке (6 различных способов)
      • Python: Удаление дубликатов из списка (7 способов)
      • Python: Преобразование словаря в список кортежей (4 простых способа)
      • Python: Перемешать Список (Случайное Распределение Элементов Списка в Python)
      • Python: Пересечение двух списков
      • Python: Вычитание двух списков (4 простых способа!)
      • Длина или Размер Списка в Python: 5 Способов Узнать Длину Списка
      • Python: Транспонирование списка списков (5 простых способов!)
      • Python: Разделение списка (Пополам, на части)
      • Python: Комбинации списка (Получить все комбинации списка)
      • Python: Выравнивание списка списков (4 способа)
      • Разница между списками в Python: Нахождение разницы между двумя списками Python
      • Python: Найти среднее значение списка или списка списков
      • Как добавлять элементы в списки в Python – 4 простых способа!
      • Списковые включения в Python (Полное руководство с примерами)
      • 6 способов преобразовать список Python в строку
    • Python Dictionaries
      • Понимание словаря Python (с примерами)
      • Исправляем ValueError: Слишком Много Значений Для Распаковки в Python
      • Как добавить словарь в список в Python
      • Преобразование JSON в словарь Python
      • Полное руководство по вложенным словарям в Python
      • Копирование словаря в Python: Полное руководство
      • Конвертация списка словарей в Pandas DataFrame
      • Поиск дубликатов в списке Python
      • Полный обзор словарей в Python
      • Python: Добавление пары Ключ:Значение в Словарь
      • Python: Сортировка словаря по значениям
      • Слияние Словарей в Python – Комбинирование Словарей (7 Способов)
      • Python: Удаление Дубликатов из Списка (7 Способов)
      • Python: Преобразование словаря в список кортежей (4 простых способа)
      • Python: Красивая Печать Словаря (Dictionary) – 4 Способа
      • Python: Проверка пуст ли словарь (5 способов!)
      • Copy of Python: Проверка пуст ли словарь (5 способов!)
      • Python: Проверьте, существует ли ключ (или значение) в словаре (5 простых способов)
      • Python: Проверьте, существует ли ключ (или значение) в словаре (5 простых способов)
      • Python: Получение Ключа Словаря с Максимальным Значением (4 Способа)
      • Python: Удаление ключа из словаря (4 разных способа)
      • Как красиво вывести JSON-файл в Python (6 методов)
    • Python Strings
      • Python Капитализация Строк: Руководство по Преобразованию слов в Заглавные
      • Python strip: Как обрезать строку в Python
      • Python Обратная Строка: Руководство по Реверсированию Строк
      • Как Удалить Префикс или Суффикс из Строки в Python
      • Преобразование строки в формат заголовка в Python с помощью str.title()
      • Как добавить строку в список в Python
      • Python String startswith: Проверка, начинается ли строка с подстроки
      • Python String endswith: Проверка того, заканчивается ли строка подстрокой
      • Как удалить первый или последний символ из строки в Python
      • Как исправить: SyntaxError в Python - EOL при сканировании строкового литерала
      • Python String Contains: Проверка Наличия Подстроки в Строке
      • Как проверить, пустая ли строка в Python
      • Python Новая Строка и Как Печатать Без Переноса Строки
      • Как Конкатенировать Строки в Python: Полное Руководство
      • Python: Подсчет слов в строке или файле
      • Как создать список алфавита в Python
      • Python: Конкатенация строки и целого числа (Int)
      • Python: Сортировка строки (4 различных способа)
      • Python zfill и rjust: Добавление нулей в строку в Python
      • Python: Целое в Двоичное (Преобразование целого числа в двоичную строку)
      • Python rfind: Нахождение индекса последней подстроки в строке
      • Python SHA256 хеширование алгоритм: объяснение
      • Python: Усечение числа с плавающей точкой (6 различных способов)
      • Выбор между методами Python isdigit(), isnumeric() и isdecimal()
      • Python: Удаление специальных символов из строки
      • Python Приведение Строки к Нижнему Регистру с помощью .lower(), .casefold(), и .islower()
      • Python программа для проверки, является ли строка палиндромом (6 методов)
      • Python: Найдите все перестановки строки (3 легких способа!)
      • Python: Удаление пунктуации из строки (3 разных способа!)
      • Python: Найти индекс (или все индексы) подстроки в строке
      • Python: Удаление символов новой строки из строки
      • Python: Удаление символа из строки (4 способа)
      • Python: Количество вхождений в строке (4 способа!)
    • Встроенные функции Python
      • abs()
      • ascii()
      • aiter()
      • all()
      • any()
      • anext()
      • bin()
      • bool()
      • breakpoint()
      • bytearray()
      • bytes()
      • callable()
      • chr()
      • classmethod()
      • compile()
      • complex()
      • delattr()
      • dict()
      • dir()
      • divmod()
      • enumerate()
      • eval()
      • exec()
      • filter()
      • float()
      • format()
      • frozenset()
      • getattr()
      • globals()
      • hasattr()
      • hash()
      • help()
      • hex()
      • id()
      • input()
      • int()
      • issubclass()
      • iter()
      • len()
      • list()
      • locals()
      • map()
      • max()
      • memoryview()
      • min()
      • next()
      • object()
      • oct()
      • open()
      • ord()
      • pow()
      • print()
      • property()
      • range()
      • repr()
      • reversed()
      • round()
      • set()
      • setattr()
      • isinstance()
      • slice()
      • zip()
      • type()
      • sorted()
      • staticmethod()
      • str()
      • sum()
      • super()
      • tuple()
      • vars()
      • import()
    • Cобеседования Python. Разбор реальных вопросов.
    • Встроенные методы в Python
  • Учебники по Pandas и Numpy
    • Numpy
      • Функция активации ReLU для глубокого обучения: полное руководство по выпрямленному линейному блоку
      • Как нормализовать массивы NumPy (минимальное-максимальное масштабирование, Z-оценка, L2)
      • NumPy where: Условная обработка элементов массива
      • NumPy linspace: создание равномерно расположенных массивов с помощью np.linspace
      • Как рассчитать векторное произведение в Python
      • Разделение NumPy: Разделение массива NumPy на части
      • NumPy: Лучшие способы применения функции к массиву
      • NumPy full: Создание массивов с заданным значением
      • NumPy clip(): Ограничьте значения массива минимальным и максимальным значениями
      • NumPy cumsum: Расчет кумулятивных сумм массивов NumPy
      • Изучаем функцию np.histogram в NumPy: создаем гистограмму
      • NumPy arange(): Полное руководство (с примерами)
      • Руководство по индексации и срезам массивов NumPy: Полное руководство
      • NumPy argmin(): Получение индекса минимального значения в массивах
      • Выравнивание массива с помощью NumPy flatten
      • Объединение массивов NumPy по различным осям с использованием функции stack
      • Удаление размерности из массивов NumPy с помощью NumPy Squeeze
      • Функция np.repeat() NumPy: Повторение массивов NumPy
      • Использование функции NumPy.exp() для вычисления экспоненты
      • Реализация функции сигмоида на Python
      • NumPy Pad: Использование np.pad() для дополнения массивов и матриц
      • np.argmax(): Как использовать NumPy Argmax
      • NumPy logspace: Понимание функции np.logspace()
      • Использование NumPy Tile для Расположения Массивов
      • NumPy Zeros: Создание массивов и матриц с нулями в NumPy
      • Использование числа Пи в Python (NumPy и Math)
      • Распределение Нормального (Гауссова) Распределения в Numpy (Случайное Нормальное в Numpy)
      • NumPy для Data Science на Python
      • Расчет скалярного произведения с использованием Numpy в Python
      • Расчет натурального логарифма на Python
    • Pandas
      • Python сводные таблицы – Полное руководство
      • Изучение API стиля Pandas
      • Объяснение группировки по нескольким столбцам в Pandas с примерами
      • Удаление индексной колонки DataFrame в Pandas: Руководство с примерами
      • Pandas Quantile: Расчет процентилей в DataFrame
      • Как рассчитать скользящее среднее (среднее арифметическое) в Pandas
      • Руководство по использованию метода fillna в Pandas для работы с отсутствующими данными в DataFrame
      • Pandas unique(): Получение уникальных значений в DataFrame
      • Распакуйте Ваши Данные с Помощью Функции Melt в Pandas
      • Pandas date_range: Как Создать Диапазон Дат в Pandas
      • Сброс индекса в Pandas: как сбросить индекс в Pandas
      • Pandas replace() – Замена значений в DataFrame Pandas
      • Перемещение столбца DataFrame Pandas на позицию (В начало и в конец)
      • Учебное пособие по Python Pandas: полное руководство
      • Pandas: Замена NaN на нули
      • Преобразование DataFrame Pandas в файл Pickle
      • Конвертация Pandas DataFrame в JSON
      • Преобразование DataFrame Pandas в Словарь
      • Преобразование Pandas DataFrame в Список
      • Чтение файлов Parquet в Pandas с помощью pd.read_parquet
      • Pandas dropna(): Удаление отсутствующих записей и столбцов в DataFrame
      • Как Добавить Новый Столбец в DataFrame Pandas
      • Подсчёт уникальных значений в Pandas
      • Отображение всех столбцов и строк в DataFrame Pandas
      • Pandas to_excel: Запись DataFrames в файлы Excel
      • Как использовать Pandas для чтения файлов Excel в Python
      • Преобразование списка словарей в Pandas DataFrame
      • Как добавить/вставить строку в DataFrame Pandas
      • Диаграмма рассеяния в Pandas: Как создать диаграмму рассеяния в Pandas
      • Pandas to_datetime: Преобразование строки Pandas в дату и время
      • Введение в Pandas для Data Science
      • Индексация, Выборка и Присваивание Данных в Pandas
      • Суммирование и Анализ Pandas DataFrame
      • Преобразование столбцов Pandas с помощью map и apply
      • Группировка данных в Pandas с использованием cut и qcut
      • Дата и время в Pandas и Python
      • Очистка и подготовка данных в Pandas и Python
      • Pandas GroupBy: группировка, суммирование и агрегация данных в Python
      • Pandas Дата и Время в Части Даты (месяц, год и т.д.)
      • Pandas: Получение номера строки из DataFrame
      • Вычисление Взвешенного Среднего в Pandas и Python
      • Как перемешать строки Pandas Dataframe в Python
      • Pandas: количество столбцов (подсчет столбцов в DataFrame)
      • Pandas Sum: сложение столбцов и строк DataFrame
      • Pandas Diff: Вычисление Разницы Между Строками Pandas
      • Нормализация столбца или датафрейма Pandas (с использованием Pandas или sklearn)
      • Функция Rank в Pandas: Ранжирование данных в Dataframe (Эквивалент SQL row_number)
      • Pandas Describe: Описательная статистика вашего Dataframe
      • Pandas Shift: Перемещение столбца DataFrame вверх или вниз
      • 7 Способов Выполнения Выборки Данных в Pandas
      • Экспорт DataFrame Pandas в CSV файл – Использование .to_csv()
      • Pandas: Итерация по строкам DataFrame в Pandas
      • Pandas: Преобразование значений столбца в строки
      • Дисперсия в Pandas: Вычисление дисперсии столбца в Pandas Dataframe
      • Pandas: Создание DataFrame из списков (5 способов!)
      • Pandas Rename Index: Как переименовать индекс DataFrame в Pandas
      • Pandas: Подсчёт уникальных значений в объекте GroupBy
      • Pandas: Добавить дни к колонке с датами
      • Среднее в Pandas: Как рассчитать среднее для одной или нескольких колонок
      • Pandas Column to List – Конвертируйте колонку Pandas в список
      • Транспонирование Dataframe в Pandas
      • Python: Разделение DataFrame Pandas
      • Как получить имена столбцов в DataFrame Pandas
      • Pandas: Количество строк в DataFrame (6 способов)
      • Создание пустого DataFrame Pandas и добавление данных
      • Как переименовать столбцы в Pandas DataFrame (с примерами)
      • Изменение порядка столбцов в Pandas: использование метода reindex и метода insert
      • Pandas get_dummies (One-Hot кодирование), объяснение
      • Относительные и Абсолютные Частоты в Python и Pandas
      • Финансовый год – Определение финансового года в Pandas
      • Как сортировать данные в DataFrame Pandas
      • Pandas Value_counts для подсчета уникальных значений
  • Учебники Matplotlib и Seaborn
    • Seaborn
      • Регрессионные графики в Seaborn с использованием regplot и lmplot
      • Seaborn residplot – Построение остатков линейной регрессии
      • Seaborn jointplot() – Создание совместных графиков в Seaborn
      • Seaborn displot – Распределенческие графики в Python
      • Seaborn ecdfplot – Эмпирические функции накопленного распределения
      • Seaborn rugplot – Визуализация маргинальных распределений
      • Seaborn kdeplot – Создание графиков оценки плотности ядра
      • Seaborn histplot – Создание Гистограмм в Seaborn
      • Seaborn catplot – Визуализация категориальных данных в Python
      • Средняя тенденция для категориальных данных в Seaborn Pointplot
      • Seaborn stripplot: Jitter Plots для распределений категориальных данных
      • Seaborn Countplot – Подсчет категориальных данных в Python
      • Seaborn swarmplot: Bee Swarm Plots для распределения категориальных данных
      • Скрипичные графики Seaborn в Python: Полное руководство
      • Настройка расположения легенд Seaborn, меток, текста и т.д.
      • Тепловая карта Seaborn: Полное руководство
      • Создание многосекционных сеток в Seaborn с помощью FacetGrid
      • Удаление рамки в Seaborn: Как работать с рамкой
      • Заголовки и метки осей в Seaborn: добавление и настройка
      • Как установить Seaborn в Python (Исправление: no module named seaborn)
      • Seaborn relplot – Создание точечных и линейных графиков
      • Полное руководство по созданию точечных диаграмм (scatter plots) в Python с использованием Seaborn
    • Matplotlib
      • Режим Retina в Matplotlib: Улучшение Качества Графиков
      • Как построить функцию в Python с использованием Matplotlib
      • Как создать 3D-диаграммы рассеяния в Matplotlib
      • Как изменить размер шрифта в графике Matplotlib
      • Установка размера маркера в точечных диаграммах Matplotlib
      • Как изменить размер графика и фигуры в Matplotlib
      • Как добавить названия в Matplotlib: Заголовок, Подзаголовок, Названия Осей
      • Pandas Scatter Plot: Как создать диаграмму рассеяния в Pandas
      • Построение графиков в Python с помощью Matplotlib
      • Диаграммы рассеяния Matplotlib – Все, что вам нужно знать
      • Диаграммы с столбцами в Matplotlib – Узнайте все, что вам нужно знать
      • Линейные диаграммы Matplotlib – Всё, что вам нужно знать
      • Построение гистограммы в Python с Matplotlib и Pandas
  • Алгоритмы
    • Алгоритм поиска в ширину (BFS) в Python
    • Алгоритм поиска в глубину (DFS) на Python
  • AI создает хедж-фонд для анализа акций на Python
Powered by GitBook
On this page
  • Создание образца графика
  • Добавление заголовка к графику Matplotlib
  • Изменение размеров шрифта и позиционирования в заголовках Matplotlib
  • Добавление подзаголовка к графику Matplotlib
  • Добавление меток осей в график Matplotlib
  • Добавление заголовков к подзаголовкам Matplotlib
  • Изменение стилей заголовков Matplotlib глобально
  • Сброс стилей заголовков Matplotlib к значениям по умолчанию
  • Заключение
  • Дополнительные ресурсы
  1. Учебники Matplotlib и Seaborn
  2. Matplotlib

Как добавить названия в Matplotlib: Заголовок, Подзаголовок, Названия Осей

PreviousКак изменить размер графика и фигуры в MatplotlibNextPandas Scatter Plot: Как создать диаграмму рассеяния в Pandas

Last updated 1 year ago

В этом руководстве вы научитесь добавлять заголовки к вашим графикам Matplotlib. Вы узнаете, как добавить заголовок, подзаголовок и метки осей к вашему графику и подграфикам. Вы научитесь индивидуально стилизовать эти заголовки и применять стилизацию сразу к нескольким графикам.

Добавление заголовков позволяет вам более точно передать смысл ваших данных. Matplotlib предоставляет вам невероятную гибкость для настройки и корректировки каждого элемента заголовков ваших графиков.

К концу этого урока вы узнаете:

  • Как добавить заголовки, подзаголовки и названия осей к вашему графику

  • Как стилизовать и расположить заголовки в Matplotlib

  • Как стилизовать заголовки индивидуально и глобально в Matplotlib

  • Как сбросить стили обратно к стилям по умолчанию в Matplotlib

Оглавление

Создание образца графика

Чтобы начать, давайте создадим пример графика, который мы будем использовать в течение всего учебного пособия. Если вы не работаете со своим собственным графиком, вы можете скопировать и вставить приведенный ниже код, чтобы следовать инструкциям вместе с нами.

Мы импортируем matplotlib.pyplot с использованием конвенции plt и загрузим некоторые образцы данных для визуализации наших данных.

# Загрузка образца графика в Matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt

x = range(1, 11)
y = [10, 20, 15, 35, 40, 30, 50, 55, 75, 50]

plt.plot(x, y)
plt.show()

Это возвращает следующий график:

Добавление заголовка к графику Matplotlib

Добавление заголовка к графику в Matplotlib выполняется с помощью метода .title(). Этот метод позволяет передать строку, которая представляет собой заголовок, который вы хотите применить. Давайте посмотрим, как мы можем использовать этот метод, чтобы добавить заголовок "Заголовок Вашего Графика" к вашему графику:

# Добавление простого заголовка к нашему графику Matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt

x = range(1, 11)
y = [10, 20, 15, 35, 40, 30, 50, 55, 75, 50]

plt.plot(x, y)

# Добавление заголовка к нашему графику
plt.title("Название вашей диаграммы")
plt.show()

Это возвращает следующее изображение:

Заголовок создан с использованием стандартных значений Matplotlib, которые выглядят достаточно просто. Мы можем легко управлять стилем, размером и позиционированием шрифтов с помощью Matplotlib. Об этом вы узнаете в следующем разделе.

Изменение размеров шрифта и позиционирования в заголовках Matplotlib

Matplotlib предоставляет вам невероятную гибкость в стилизации заголовка вашего графика с точки зрения размера, стиля и позиционирования (и многого другого). Давайте рассмотрим параметры, которые мы можем передать в метод .title(), чтобы стилизовать наш текст:

  • fontsize= управляет размером шрифта и принимает целое число или строку

  • loc= контролирует позиционирование текста

  • fontweight= управляет толщиной шрифта

  • style= управляет стилем шрифта

  • family= контролирует семейство шрифтов данного шрифта.

Давайте посмотрим, как мы можем использовать эти параметры для стилизации нашего графика:

# Добавление стиля к заголовку нашего графика
import matplotlib.pyplot as plt

x = range(1, 11)
y = [10, 20, 15, 35, 40, 30, 50, 55, 75, 50]

plt.plot(x, y)

# Добавление стилей с помощью параметров
plt.title(
    "Название вашей диаграммы",
    fontsize='large',  # Размер шрифта
    loc='left',  # Расположение заголовка (слева)
    fontweight='bold',  # Жирный шрифт
    style='italic',  # Курсив
    family='monospace'  # Моноширинный шрифт
)
plt.show()

Это возвращает следующий график:

Добавление подзаголовка к графику Matplotlib

Возможно, вам часто будет требоваться добавлять подзаголовки к графикам в Matplotlib. Хотя Matplotlib напрямую не предлагает метод для добавления подзаголовков, существует метод .suptitle(). Этот метод служит заголовком более высокого уровня. Затем мы можем использовать обычный заголовок в качестве подзаголовка.

Давайте посмотрим, как мы можем использовать метод .suptitle() вместе с методом .title(), чтобы добавить подзаголовок к нашему графику:

# Добавление подзаголовка к нашему графику
import matplotlib.pyplot as plt

x = range(1, 11)
y = [10, 20, 15, 35, 40, 30, 50, 55, 75, 50]

plt.plot(x, y)

# Добавление заголовка и подзаголовка
plt.suptitle("Название вашей диаграммы")  # Заголовок
plt.title("Подзаголовок вашей диаграммы")  # Подзаголовок
plt.show()

Это возвращает следующее изображение:

Хотя это и официальный способ добавления подзаголовка к графику Matplotlib, он позволяет визуально представить подзаголовок.

В следующем разделе вы научитесь добавлять и стилизовать подписи осей на графике в Matplotlib.

Добавление меток осей в график Matplotlib

В этом разделе вы узнаете, как добавлять подписи к осям на ваши графики в Matplotlib. Подписи к осям предоставляют описательные заголовки к вашим данным, чтобы помочь вашим читателям понять, что передает ваша диаграмма.

Matplotlib обрабатывает стилизацию подписей осей таким же образом, как было описано выше. Это часть невероятной гибкости, которую предлагает Matplotlib.

Мы можем добавить названия осей, используя следующие методы:

  • .xlabel() добавляет метку оси X к вашему графику.

  • .ylabel() добавляет подпись к оси Y вашего графика

Давайте посмотрим, как мы можем добавить и стилизовать подписи осей в Matplotlib:

# Добавление подписей осей к графику Matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt

x = range(1, 11)
y = [10, 20, 15, 35, 40, 30, 50, 55, 75, 50]

plt.plot(x, y)
plt.title("Название вашей диаграммы")  # Заголовок графика

# Добавление и стилизация подписей осей
plt.xlabel('Метка оси X', fontweight='bold')  # Подпись оси x
plt.ylabel('Название оси Y', style='italic', loc='bottom')  # Подпись оси y
plt.show()

Это возвращает следующее изображение:

Добавление заголовков к подзаголовкам Matplotlib

Matplotlib также очень удобен для добавления заголовков к подграфикам. Это можно сделать, обратившись к подграфику через его позицию осей и используя метод .set_title(). Точно так же, метод .set_title() работает, как и другие текстовые элементы.

Давайте посмотрим, как мы можем добавить заголовки к подграфикам нашего графика:

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots(1,2)
fig.tight_layout()

# Добавление заголовков к подграфикам
ax[0].set_title('Заголовок первого подграфика')
ax[1].set_title('Заголовок второго подграфика')

plt.show()

Это возвращает следующее изображение:

Чтобы добавить общий заголовок к нашему графику, мы можем использовать метод .suptitle(), как это было сделано выше. Это может быть полезно, когда вы хотите добавить заголовок ко всему изображению. Поэтому мы применяем этот метод к фигуре.

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots(1,2)

# Добавление заголовков к подграфикам
ax[0].set_title('Заголовок первого подграфика')
ax[1].set_title('Заголовок второго подграфика')

# Добавление заголовка к фигуре
fig.suptitle('Заголовок фигуры')

fig.tight_layout()
plt.show()

Это возвращает следующее изображение:

Изменение стилей заголовков Matplotlib глобально

При программном создании графиков в Matplotlib вы, скорее всего, захотите установить стили на глобальном уровне. Это означает, что вы можете применять стили с помощью словаря. Matplotlib позволяет нам настроить словарь параметров, который может быть применен ко всем визуализациям.

Давайте посмотрим, как это выглядит:

import matplotlib.pyplot as plt

x = range(1, 11)
y = [10, 20, 15, 35, 40, 30, 50, 55, 75, 50]

# Определение параметров
params = {
    'axes.titlesize': 16,
    'axes.labelsize': 12,
    'axes.titleweight':'bold'
}

# Обновление rcParams в Matplotlib
plt.rcParams.update(params)

plt.plot(x, y)
plt.title("Заголовок вашей диаграммы")
plt.xlabel('Метка оси x')
plt.ylabel('Заголовок оси y')
plt.show()

Это возвращает следующее изображение:

Если вы хотите узнать о различных доступных параметрах rcParams, вы можете вывести их на печать, используя метод plt.rcParams.keys()

Сброс стилей заголовков Matplotlib к значениям по умолчанию

После того, как вы установили параметры rcParams в Matplotlib, вам может понадобиться сбросить эти стили, чтобы в следующий раз, когда вы запустите свой скрипт, были применены значения по умолчанию. Matplotlib хранит значения по умолчанию в атрибуте rcParamsDefault

Для восстановления значений их значений по умолчанию мы можем использовать метод .update() снова, передав в него значения по умолчанию:

# Восстановление значений по умолчанию для rcParams
plt.rcParams.update(plt.rcParamsDefault)

Заключение

В этом учебнике вы научились использовать Matplotlib для добавления заголовков, подзаголовков и меток осей к вашим графикам. Вы также узнали, как контролировать стиль, размер и положение этих заголовков. Кроме того, вы узнали, как управлять этими заголовками глобально и как сбрасывать значения обратно к их значениям по умолчанию.

Дополнительные ресурсы

Чтобы узнать больше о схожих темах, ознакомьтесь с учебным пособием ниже:

  • Построение графиков на Python с помощью Matplotlib

  • Гистограммы Matplotlib – узнайте все, что вам нужно знать

  • Линейные диаграммы Matplotlib – узнайте все, что вам нужно знать

вы можете узнать о многих других атрибутах. Описанные выше представляют собой ключевые параметры, которые мы можем использовать для управления стилем.

В официальной документации
Диаграммы рассеяния Matplotlib – узнайте все, что вам нужно знать
Создание образца графика
Добавление заголовка к графику Matplotlib
Изменение размеров шрифта и позиционирования в заголовках Matplotlib
Добавление подзаголовка к графику Matplotlib
Добавление меток осей в график Matplotlib
Добавление заголовков к подзаголовкам Matplotlib
Изменение стилей заголовков Matplotlib глобально
Сброс стилей заголовков Matplotlib к значениям по умолчанию
Заключение
Дополнительные ресурсы
Создание простого сюжета
Добавление простого заголовка в Matplotlib
Стилизация заголовка Matplotlib
Добавление подзаголовка к вашему графику Matplotlib
Добавление меток осей к графикам Matplotlib
Добавление заголовков к подзаголовкам в Matplotlib
Добавление заголовка к сюжету с подсюжетами
Изменение стилей глобально с помощью Matplotlib