Matplotlib- Beschriftungen und -Titel
Etiketten für einen Plot erstellen
Mit Pyplot können Sie die Funktionen xlabel()und
ylabel()verwenden, um eine Beschriftung für die x- und y-Achse festzulegen.
Beispiel
Beschriftungen zur x- und y-Achse hinzufügen:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.array([80,
85, 90, 95, 100, 105, 110, 115, 120, 125])
y = np.array([240, 250, 260,
270, 280, 290, 300, 310, 320, 330])
plt.plot(x, y)
plt.xlabel("Average
Pulse")
plt.ylabel("Calorie Burnage")
plt.show()
Ergebnis:
Erstellen Sie einen Titel für eine Handlung
Mit Pyplot können Sie die title()Funktion verwenden, um einen Titel für die Handlung festzulegen.
Beispiel
Fügen Sie einen Diagrammtitel und Beschriftungen für die x- und y-Achse hinzu:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.array([80,
85, 90, 95, 100, 105, 110, 115, 120, 125])
y = np.array([240, 250, 260,
270, 280, 290, 300, 310, 320, 330])
plt.plot(x, y)
plt.title("Sports Watch Data")
plt.xlabel("Average
Pulse")
plt.ylabel("Calorie Burnage")
plt.show()
Ergebnis:
Legen Sie Schrifteigenschaften für Titel und Beschriftungen fest
Sie können die fontdictParameter in
xlabel(), ylabel(), und verwenden title(), um Schriftarteigenschaften für den Titel und die Beschriftungen festzulegen.
Beispiel
Schrifteigenschaften für den Titel und die Beschriftungen festlegen:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.array([80,
85, 90, 95, 100, 105, 110, 115, 120, 125])
y = np.array([240, 250, 260,
270, 280, 290, 300, 310, 320, 330])
font1 = {'family':'serif','color':'blue','size':20}
font2 = {'family':'serif','color':'darkred','size':15}
plt.title("Sports
Watch Data", fontdict = font1)
plt.xlabel("Average Pulse", fontdict =
font2)
plt.ylabel("Calorie Burnage", fontdict = font2)
plt.plot(x,
y)
plt.show()
Ergebnis:
Positionieren Sie den Titel
Sie können den locParameter in
verwenden title(), um den Titel zu positionieren.
Zulässige Werte sind: „links“, „rechts“ und „Mitte“. Der Standardwert ist „Mitte“.
Beispiel
Positionieren Sie den Titel auf der linken Seite:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.array([80,
85, 90, 95, 100, 105, 110, 115, 120, 125])
y = np.array([240, 250, 260,
270, 280, 290, 300, 310, 320, 330])
plt.title("Sports Watch Data", loc = 'left')
plt.xlabel("Average
Pulse")
plt.ylabel("Calorie Burnage")
plt.plot(x,
y)
plt.show()
Ergebnis:
