Comment changer la taille de la police sur un tracé matplotlib

Comment change-t-on la taille de la police pour tous les éléments (ticks, étiquettes, titre) sur un tracé matplotlib?

Je sais comment changer la taille des étiquettes des ticks, cela se fait avec:

import matplotlib 
matplotlib.rc('xtick', labelsize=20) 
matplotlib.rc('ytick', labelsize=20) 

Mais comment change-t-on le reste?

De la documentation de matplotlib ,

font = {'family' : 'normal',
        'weight' : 'bold',
        'size'   : 22}

matplotlib.rc('font', **font)

Cela définit la police de tous les éléments sur la police spécifiée par l'objet kwargs, font .

Alternativement, vous pouvez également utiliser la rcParams updateméthode comme suggéré dans cette réponse :

matplotlib.rcParams.update({'font.size': 22})

ou

import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams.update({'font.size': 22})

Vous pouvez trouver une liste complète des propriétés disponibles sur la page Customizing matplotlib .

Si vous êtes un maniaque du contrôle comme moi, vous pouvez définir explicitement toutes vos tailles de police:

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

Notez que vous pouvez également définir les tailles appelant la rcméthode sur matplotlib:

import matplotlib

SMALL_SIZE = 8
matplotlib.rc('font', size=SMALL_SIZE)
matplotlib.rc('axes', titlesize=SMALL_SIZE)

# and so on ...

matplotlib.rcParams.update({'font.size': 22})

Si vous souhaitez modifier la taille de police pour un tracé spécifique qui a déjà été créé, essayez ceci:

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)

Mise à jour: Voir le bas de la réponse pour une façon légèrement meilleure de le faire.
Mise à jour n ° 2: j'ai également découvert la modification des polices de titre de légende.
Mise à jour # 3: il y a un bogue dans Matplotlib 2.0.0 qui fait que les étiquettes de tick pour les axes logarithmiques reviennent à la police par défaut. Devrait être corrigé dans 2.0.1 mais j'ai inclus la solution de contournement dans la 2ème partie de la réponse.

Cette réponse s'adresse à toute personne essayant de modifier toutes les polices, y compris pour la légende, et à toute personne essayant d'utiliser des polices et des tailles différentes pour chaque chose. Il n'utilise pas rc (ce qui ne semble pas fonctionner pour moi). C'est assez lourd mais je n'ai pas pu me familiariser avec une autre méthode personnellement. Il combine essentiellement la réponse de ryggyr ici avec d'autres réponses sur SO.

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()

L'avantage de cette méthode est qu'en ayant plusieurs dictionnaires de polices, vous pouvez choisir différentes polices / tailles / poids / couleurs pour les différents titres, choisir la police pour les étiquettes de coche et choisir la police pour la légende, le tout indépendamment.

MISE À JOUR:

J'ai élaboré une approche légèrement différente et moins encombrée qui supprime les dictionnaires de polices et autorise toutes les polices de votre système, même les polices .otf. Pour avoir des polices distinctes pour chaque chose, il suffit d'écrire plus de variables font_pathet de les font_propaimer.

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()

J'espère que c'est une réponse complète

Voici une approche totalement différente qui fonctionne étonnamment bien pour changer les tailles de police:

Changez la taille de la figure !

J'utilise habituellement du code comme celui-ci:

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)

Plus la taille de la figure est petite, plus la police est grande par rapport au tracé . Cela améliore également les marqueurs. Remarque J'ai également défini le dpiou le point par pouce. J'ai appris cela en postant le forum AMTA (American Modeling Teacher of America). Exemple du code ci-dessus:

Utilisation plt.tick_params(labelsize=14)

Vous pouvez utiliser plt.rcParams["font.size"]pour la mise font_sizeen matplotlibet vous pouvez également utiliser plt.rcParams["font.family"]pour la mise font_familyen matplotlib. Essayez cet exemple:

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')

Voici ce que j'utilise généralement dans Jupyter Notebook:

# 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)

Sur la base des éléments ci-dessus:

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)

Ceci est une extension de la réponse de Marius Retegan . Vous pouvez créer un fichier JSON séparé avec toutes vos modifications et le charger avec rcParams.update. Les modifications s'appliqueront uniquement au script actuel. Donc

import json
from matplotlib import pyplot as plt, rcParams

s = json.load(open("example_file.json")
rcParams.update(s)

et enregistrez ce 'example_file.json' dans le même dossier.

{
  "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": ""
}

Je suis totalement d'accord avec le professeur Huster que la façon la plus simple de procéder est de changer la taille de la figure, ce qui permet de conserver les polices par défaut. J'ai juste dû compléter cela avec une option bbox_inches lors de l'enregistrement de la figure au format PDF car les étiquettes d'axe ont été coupées.

import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize=(4,3))
plt.savefig('Basic.pdf', bbox_inches='tight')