Matplotlib 如何更改图例中字体颜色

在数据可视化过程中，图例是一项非常重要的功能，它可以帮助我们清晰明确地显示数据信息。而Matplotlib是一个强大的绘图库，其中的图例功能也非常实用。但在使用Matplotlib绘图时，很多人可能会遇到一个问题：如何更改图例中字体的颜色呢？如果你也遇到类似的问题，那么本篇文章将会为你讲解如何更改Matplotlib图例字体颜色。

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1. Matplotlib图例的基本使用

在Matplotlib绘图过程中，图例功能通过legend()来实现。它主要有以下几个参数：

labels：用于显示图例标签；
loc：用于指定图例的位置；
bbox_to_anchor：用于指定图例与坐标轴之间的相对位置；
ncol：控制图例中有几列；
title：控制图例标题的内容和格式。

以下是一个简单的Matplotlib图例例子：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.linspace(0, 10, 1000)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)

plt.plot(x, y1, label='sin')
plt.plot(x, y2, label='cos')

plt.legend(loc='upper right')
plt.show()

运行以上代码，我们可以发现在右上角出现了一个包含两个标签的图例。

2. Matplotlib图例字体颜色的默认设置

在默认情况下，Matplotlib会根据绘图时使用的线条或标记样式来自动生成相应的图例，其中包含了各个线条或者散点图的样式和标签等信息。此时，Matplotlib会使用黑色字体来显示图例标签。以下是一个例子：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.linspace(0, 10, 1000)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)

plt.plot(x, y1, label='sin')
plt.plot(x, y2, label='cos')

plt.legend()
plt.show()

可以看到，在默认设置下，图例标签使用黑色字体显示。

3. 修改Matplotlib图例字体颜色

那么，当我们需要修改图例标签的字体颜色时，应该如何操作呢？下面是几种常见的方法：

3.1 使用`legend()`的参数

Matplotlib的legend()函数中，有一个textcolor参数可以用来指定图例标签的字体颜色。下面是一个范例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.linspace(0, 10, 1000)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)

plt.plot(x, y1, label='sin')
plt.plot(x, y2, label='cos')

plt.legend(loc='upper right', textcolor='red')
plt.show()

运行上面的代码，可以发现sin和cos的字体颜色已经被修改成红色。可以看出，只需要在legend()函数中添加textcolor的参数，并指定相应的颜色，就可以轻松修改图例字体的颜色了。

3.2 使用`set_color()`方法

图例标签在Matplotlib中是一个文本对象，因此也可以使用set_color()方法直接修改其字体颜色。以下是一个例子：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.linspace(0, 10, 1000)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)

plt.plot(x, y1, label='sin')
plt.plot(x, y2, label='cos')

leg = plt.legend(loc='upper right')
for text in leg.get_texts(): # 获取图例中的文本对象
    text.set_color('blue')

plt.show()

在上面的代码中，我们首先获取了plt.legend()返回的图例对象，然后使用get_texts()方法获取图例中的文本对象，最后使用set_color()方法修改字体颜色为蓝色。

3.3 使用`setp()`方法

除了使用set_color()方法改变字体颜色，我们还可以通过setp()方法一次性设置多个图例标签的属性，包括字体颜色。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.linspace(0, 10, 1000)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)

plt.plot(x, y1, label='sin')
plt.plot(x, y2, label='cos')

leg = plt.legend(loc='upper right')
plt.setp(leg.get_texts(), color='green')

plt.show()