跳转至

如何为 Matplotlib 中的所有支线剧情设置单一主标题？

原文:https://www.geesforgeks.org/如何在 matplotlib 中为所有子情节设置单个主标题/

先决条件:T2【马特洛特利

matplotlib 库中的一个标题描述了绘制图形的主要主题。使用 title() 方法可以很容易地为一个地块设置标题。通过使用此功能，只能设置单个标题情节，而不能为所有子情节设置单个标题。因此，要为所有支线剧情设置一个主标题，需要使用 suptitle() 方法。

语法:* suptitle(self，t，kwargs)*

参数:该方法接受下面讨论的以下参数:

  • t : 此参数为标题文本。
  • x: 该参数是图坐标中文本的 x 位置。
  • y: 这个参数是文字在图坐标中的 y 位置。
  • 水平对齐，ha : 此参数是文本相对于(x，y)的水平对齐。
  • 垂直对齐，va : 此参数是文本相对于(x，y)的垂直对齐。
  • 字体大小，大小:这个参数是文字的字体大小。
  • 字体粗细，粗细:此参数为文字的字体粗细。

返回:*这个方法返回标题的文本*实例。

方法

  • 导入模块
  • 创建要打印的数据
  • 使用 suptitle()设置图形标题
  • 绘制图表
  • 显示图

下面给出了使用给定方法的实现:

例 1:

蟒蛇 3

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(12, 5))

x1 = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
y1 = [45, 34, 30, 45, 50, 38]
y2 = [36, 28, 30, 40, 38, 48]

labels = ["student 1", "student 2"]

fig.suptitle(' Student marks in different subjects ', fontsize=30)

# Creating the sub-plots.
l1 = ax1.plot(x1, y1, 'o-', color='g')
l2 = ax2.plot(x1, y2, 'o-')

fig.legend([l1, l2], labels=labels,
           loc="upper right")
plt.subplots_adjust(right=0.9)

plt.show()

输出:

例 2:

蟒蛇 3

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

fig, ax = plt.subplots(2, 2)
fig.suptitle('** Main Title for all sub plots **', fontsize=20)
plt.style.use('seaborn')

labels = ['first line', 'second line',
          'third line', 'fourth line', 'fifth line']

ax[0, 0].plot([1, 2, 3, 4, 5], [9, 3, 5, 7, 9], '-.', color='g')
ax[0, 0].set_title('first subplot')
ax[0, 0].set_yticks(np.arange(1, 10))

ax[0, 1].plot([1, 2, 3, 4, 5, 6], [1, 4, 9, 7, 9, 8], '-*', color='m')
ax[0, 1].set_title('second subplot')
ax[0, 1].set_yticks(np.arange(1, 10))

ax[1, 0].plot([1, 2, 3, 4, 5], [8, 5, 2, 3, 3], '-v', color='r')
ax[1, 0].set_title('third subplot')
ax[1, 0].set_yticks(np.arange(1, 9))

ax[1, 1].plot([1, 2, 3, 4, 5, 6], [1, 3, 5, 7, 9, 6], 'o-', color='b')
ax[1, 1].plot([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 7], [
              7, 8, 6, 5, 2, 2, 4, 6], 'o-', color='g')
ax[1, 1].set_title('fourth subplot')
ax[1, 1].set_yticks(np.arange(1, 10))

fig.tight_layout()
fig.legend(ax, labels=labels, loc="upper right", borderaxespad=0.1)
fig.subplots_adjust(top=0.85)

plt.show()

输出:

回到顶部