Matplotlib プロットのフォント サイズを変更する方法


Matplotlib プロット上のさまざまな要素のフォント サイズを変更したい場合がよくあります。幸いなことに、これは次のコードを使用して簡単に行うことができます。

 import matplotlib.pyplot as plt

plt. rc ('font', size=10) #controls default text size
plt. rc ('axes', titlesize=10) #fontsize of the title
plt. rc ('axes', labelsize=10) #fontsize of the x and y labels
plt. rc ('xtick', labelsize=10) #fontsize of the x tick labels
plt. rc ('ytick', labelsize=10) #fontsize of the y tick labels
plt. rc ('legend', fontsize=10) #fontsize of the legend

次の例は、次の matplotlib 散布図のさまざまな要素のフォント サイズを変更する方法を示しています。

 import matplotlib.pyplot as plt

x = [3, 4, 6, 7, 8]
y = [12, 14, 15, 19, 24]

plt. scatter (x,y)
plt. title ('title')
plt. xlabel ('x_label')
plt. ylabel ('y_label')
plt. show ()

注:すべての要素のデフォルトのフォント サイズは10です。

例 1: すべての要素のフォント サイズを変更する

次のコードは、プロット内の各要素のフォント サイズを変更する方法を示しています。

 #set font of all elements to size 15
plt. rc ('font', size= 15 ) 

#createplot
plt. scatter (x,y)
plt. title ('title')
plt. xlabel ('x_label')
plt. ylabel ('y_label')
plt. show ()

例 2: タイトルのフォント サイズを変更する

次のコードは、プロット タイトルのフォント サイズを変更する方法を示しています。

 #set title font to size 50
plt. rc ('axes', titlesize= 50 ) 

#createplot
plt. scatter (x,y)
plt. title ('title')
plt. xlabel ('x_label')
plt. ylabel ('y_label')
plt. show () 

プロットタイトルのフォントサイズを変更する matplotlib

例 3: 軸ラベルのフォント サイズを変更する

次のコードは、プロット軸ラベルのフォント サイズを変更する方法を示しています。

 #set axes labels font to size 20
plt. rc ('axes', labelsize= 20 ) 

#createplot
plt. scatter (x,y)
plt. title ('title')
plt. xlabel ('x_label')
plt. ylabel ('y_label')
plt. show () 

Matplotlib は軸ラベルのフォント サイズを変更します

例 4: チェックマーク ラベルのフォント サイズを変更する

次のコードは、プロットの目盛ラベルのフォント サイズを変更する方法を示しています。

 #set tick labels font to size 20
plt. rc ('xtick', labelsize= 20 ) 
plt. rc ('ytick', labelsize= 20 ) 

#createplot
plt. scatter (x,y)
plt. title ('title')
plt. xlabel ('x_label')
plt. ylabel ('y_label')
plt. show () 

Matplotlib は軸の目盛りラベルのフォント サイズを変更します

ボーナス: デフォルトのフォント サイズを復元する

次のコードを使用すると、いつでもすべてのフォントをデフォルトのサイズに戻すことができます。

 plt.rcParams.update(plt.rcParamsDefault)

ここでその他の Matplotlib チュートリアルを見つけることができます。

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