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使用 Python 中的 Matplotlib 更改颜色条的标签大小和刻度标签大小

原文:https://www.geeksforgeeks.org/change-label-size-tick-label-size-of-color bar-using-matplotlib-in-python/

在本文中,我们将学习如何使用 Python 在 Matplotlib 中更改 colorbar 的标签大小和刻度标签大小。

标签是一种分配名称的方式,可以应用于图中的任何节点。它们只是一个名字,所以标签要么存在,要么不存在。正确标记图形有助于识别 x 轴和 y 轴。每个刻度线代表连续刻度上单位的指定值或分类刻度上类别的值。图中标出了 X 轴和 Y 轴。

这里我们将讨论如何更改颜色条的标签大小和刻度标签大小,使用不同的示例使其更加清晰。

语法:

#更改标签尺寸

im.figure.axes[0]。tick_params(axis="both ",labelsize=21)

  • 轴= x、y 或两者都有。
  • labelsize = int

#更改颜色条的刻度标签尺寸

im.figure.axes[1]。tick_params(axis= ",labelsize=21)

  • 轴= x、y 或两者都有。
  • labelsize = int

示例 1: 在本例中,我们借助方法更改 Plotly Express 中的标签大小。tick_params(axis =“both”,labelsize=21) ,通过传递参数 axis 值作为 axis,标签大小作为 21。

蟒蛇 3

# importing libraries
import numpy as np
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt

# setup data
a = np.random.rand(10, 10)
im = plt.imshow(a, cmap="bwr")
cb = plt.colorbar(im, orientation='horizontal')

# change the label size
im.figure.axes[0].tick_params(axis="both", labelsize=21)

plt.show()

输出:

示例 2: 在本例中,我们借助方法更改 Plotly Express 中的标签大小。tick_params(axis =“x”,labelsize=18) ,通过传递参数 axis 值为 x,标签大小为 18。

蟒蛇 3

# importing libraries
import numpy as np
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt

# setup data
a = np.random.rand(10, 10)
im = plt.imshow(a, cmap="bwr")
cb = plt.colorbar(im, orientation='horizontal')

# change the tick label size of colorbar
im.figure.axes[1].tick_params(axis="x", labelsize=18)

plt.show()

输出:

示例 3: 在本例中,我们借助方法更改 Plotly Express 中的标签大小。tick_params(axis =“y”,labelsize=21) ,绕过参数 axis 值为 y,标签尺寸为 21。

蟒蛇 3

# importing libraries
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

# setup data
plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True
data = np.random.rand(6, 6)
im = plt.imshow(data, interpolation="nearest", cmap="Accent")
cbar = plt.colorbar(im)

# change the label size
im.figure.axes[0].tick_params(axis="both", labelsize=21)

# change the tick label size of colorbar
im.figure.axes[1].tick_params(axis="y", labelsize=21)

plt.show()

输出:



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