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
  • 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
    • 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
  • Загрузка образца графика
  • Изменение размеров шрифта в Matplotlib с использованием Fontsize
  • Использование параметров rc для изменения размеров шрифта в Matplotlib
  • Сброс размеров шрифта по умолчанию в Matplotlib
  • Заключение
  • Дополнительные ресурсы
  1. Учебники Matplotlib и Seaborn
  2. Matplotlib

Как изменить размер шрифта в графике Matplotlib

PreviousКак создать 3D-диаграммы рассеяния в MatplotlibNextУстановка размера маркера в точечных диаграммах Matplotlib

Last updated 1 year ago

В этом руководстве вы узнаете, как изменить размер шрифта на графике Matplotlib. Вы узнаете всё, что вам нужно знать, чтобы настроить ваш график Matplotlib так, чтобы размер шрифта был именно таким, как вы хотите. Визуализация данных - это невероятный инструмент для более эффективной коммуникации ваших данных. Возможность стилизовать ваш график так, как вам нравится, является важной частью этого.

К концу этого урока вы узнаете:

  • Как изменить размеры шрифта глобально в Matplotlib

  • Как изменить размеры шрифта заголовков, меток осей и галочек

  • Измените размеры шрифта с помощью параметров rc

  • Сброс размеров шрифта обратно к значениям по умолчанию в Matplotlib

Оглавление

Загрузка образца графика

Чтобы следовать за этим учебником, я предоставил ниже некоторый код для загрузки образца графика. Пожалуйста, не стесняйтесь использовать свой собственный график, хотя ваш код, конечно, будет немного отличаться. Приведенный ниже график будет включать много шаблонного кода для добавления нескольких текстовых элементов, которыми мы можем более легко манипулировать:

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

fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 8))

x = range(1, 11)
y = [i ** 2 for i in x]
z = [i ** 3 for i in x]

# Построение двух линий
ax.plot(x, y, color='green', label='y= x^2')
ax.plot(x, z, color='blue', label='y = x^3')
ax.set_title('Несколько линий', fontsize=18)  # Заголовок графика
ax.set_xlabel('Время', fontsize=14)  # Подпись оси x
ax.set_ylabel('Значения', fontsize=14)  # Подпись оси y
leg = ax.legend()  # Добавление легенды

plt.show()

На графике выше у нас есть следующие текстовые элементы, для которых можно изменить размер шрифта:

  • Заголовок

  • ось X и ось Y

  • Отметьте метки

  • Легенда

Изменение размеров шрифта в Matplotlib с использованием Fontsize

В каждой функции Matplotlib, связанной с шрифтами, например, в тех, что мы использовали выше, есть параметр с именем fontsize=, который позволяет контролировать размер шрифта. Это означает, что когда мы устанавливаем, скажем, заголовок с помощью функции .set_title(), мы можем передать аргумент для указания размера шрифта.

Давайте посмотрим, как мы можем использовать это, используя шаблонный код, который мы использовали выше:

# Изменение размера шрифта в Matplotlib с помощью fontsize=
import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 8))

x = range(1, 11)
y = [i ** 2 for i in x]
z = [i ** 3 for i in x]

# Построение двух линий
ax.plot(x, y, color='green', label='y= x^2')
ax.plot(x, z, color='blue', label='y = x^3')
ax.set_title('Несколько линий', fontsize=18)  # Заголовок графика
ax.set_xlabel('Время', fontsize=14)  # Подпись оси x
ax.set_ylabel('Значения', fontsize=14)  # Подпись оси y
leg = ax.legend(fontsize=12)  # Добавление легенды

plt.show()

Если вам нужно создать несколько графиков, этот метод может оказаться довольно времязатратным. В таких случаях может быть полезно использовать rcParams для изменения размеров шрифтов для всех графиков в текущей программе. Об этом вы узнаете в следующем разделе.

Использование параметров rc для изменения размеров шрифта в Matplotlib

Использование rcParams является полезным способом изменять атрибуты библиотеки Matplotlib для данной программы на Python. Это может быть полезно, когда вы создаете несколько графиков и хотите, чтобы все они были оформлены одинаково.

Matplotlib поставляется с огромным количеством параметров rc (rcParams), к которым вы можете получить доступ, используя функцию plt.rcParams.keys(). Эта функция возвращает все ключи, которые вы можете модифицировать.

В приведенном ниже коде мы модифицируем несколько разных размеров шрифтов, принадлежащих разным частям нашей визуализации данных:

# Изменение размера шрифта с помощью rcParams
import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 8))

x = range(1, 11)
y = [i ** 2 for i in x]
z = [i ** 3 for i in x]

# Управление размером шрифта для различных элементов с помощью rcParams
plt.rc('axes', titlesize=10)        # Управление заголовком осей
plt.rc('axes', labelsize=10)        # Управление подписями осей
plt.rc('xtick', labelsize=10)       # Управление подписями делений по оси x
plt.rc('ytick', labelsize=10)       # Управление подписями делений по оси y
plt.rc('legend', fontsize=16)       # Управление шрифтом легенды
plt.rc('figure', titlesize=10)      # Управление заголовком рисунка

ax.plot(x, y, color='green', label='y= x^2')
ax.plot(x, z, color='blue', label='y = x^3')
ax.set_title('Несколько линий', fontsize=18)  # Заголовок графика
ax.set_xlabel('Время', fontsize=14)  # Подпись оси x
ax.set_ylabel('Значения', fontsize=14)  # Подпись оси y
leg = ax.legend()

plt.show()

Сброс размеров шрифта по умолчанию в Matplotlib

Если вы изменили параметры rcParams и хотите вернуть их к настройкам Matplotlib по умолчанию, это может быть полезно, если вы перезаписали важный параметр или просто хотите вернуться к стандартным настройкам.

Matplotlib предлагает удобную функцию для упрощения этой задачи. Если вам нужно сбросить настройки rcParams Matplotlib до их значений по умолчанию, просто выполните приведенный ниже код:

# Сброс настроек rcParams в Matplotlib
plt.rcParams.update(plt.rcParamsDefault)

Заключение

В этом учебном пособии вы научились использовать Matplotlib для изменения размеров шрифтов в ваших визуализациях. Это может быть полезно для создания более привлекательных визуализаций для ваших графиков. Сначала вы узнали, как изменить размер шрифта с помощью параметра fontsize=, который доступен во всех функциях Matplotlib, генерирующих текстовый вывод. Затем вы научились изменять размеры шрифтов глобально для нескольких графиков, используя rcParams. Наконец, вы научились сбрасывать rcParams до их значений по умолчанию.

Дополнительные ресурсы

Чтобы узнать больше о схожих темах, ознакомьтесь с нижеприведенными руководствами:

  • Построение графиков на Python с помощью Matplotlib

  • Гистограммы Matplotlib – узнайте все, что вам нужно знать

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

Диаграммы рассеяния Matplotlib – узнайте все, что вам нужно знать
rcParams: официальная документация
Загрузка образца графика
Изменение размеров шрифта в Matplotlib с использованием Fontsize
Использование параметров rc для изменения размеров шрифта в Matplotlib
Сброс размеров шрифта по умолчанию в Matplotlib
Заключение
Дополнительные ресурсы
График Matplotlib для использования в учебнике
Изменение размера шрифта Matplotlib с использованием параметра fontsize
Использование rcParams для изменения размера шрифта Matplotlib