Matplotlib 如何使用pandas和Matplotlib设置子图的标题大小

在Jupyter Notebook中使用Matplotlib绘制子图并设置子图标题大小是数据科学中非常常见的任务之一。本文将为您提供详细的指导并且使用示例演示如何使用pandas和Matplotlib设置子图的标题大小。

pandas和 Matplotlib结合使用

pandas和Matplotlib可以结合使用，因为pandas内置了很多Matplotlib的函数。下面我们将用MATLAB-style的语法来演示如何使用pandas和Matplotlib设置子图大小和子图标题大小。

我们先用pandas读取一份二维数据，并绘制一个字图。代码如下：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

data = pd.DataFrame({'A': [1,2,3,4],'B': [2,4,6,8],'C': [3,1,4,2]})
data.plot(title='Subplot Title')

这将生成一个带有一个标题的图。

创建子图

我们可以通过在代码中使用add_subplot()命令，来标识出子图在主图中的位置和大小。在下面的示例中，我们创建了一个 $2\times2$ 的子图，用来显示4个数据点。

fig = plt.figure(figsize=(8,6))

ax1 = fig.add_subplot(221)
ax1.plot(data['A'], data['B'])
ax1.set_title('Subplot 1')

ax2 = fig.add_subplot(222)
ax2.plot(data['A'], data['C'])
ax2.set_title('Subplot 2')

ax3 = fig.add_subplot(223)
ax3.plot(data['A'], data['B'])
ax3.set_title('Subplot 3')

ax4 = fig.add_subplot(224)
ax4.plot(data['A'], data['C'])
ax4.set_title('Subplot 4')

plt.suptitle('Main Title', fontsize=16)

首先，我们创建了一个 $8\times6$ 的矩形图像，然后使用add_subplot()命令来创建一个 $2\times2$ 的子图表格。add_subplot()的参数表示子图的行数、列数和子图编号。接着，我们绘制了每个子图中的数据，并为每个子图设置了一个标题。最后，我们用suptitle()函数为图像设置整体标题。整个图像的输出应该如下所示：

设置子图标题大小

设置子图标题文字的大小可以通过调用Matplotlib的set_title()函数并传递fontdict参数来进行。fontdict参数是一个字典，可以用来设置标题的各个属性。

ax1.set_title('Subplot 1', fontdict={'size': 16})
ax2.set_title('Subplot 2', fontdict={'size': 14})
ax3.set_title('Subplot 3', fontdict={'size': 12})
ax4.set_title('Subplot 4', fontdict={'size': 10})

这将分别设置每个子图的标题大小为16,14,12和10。

总结

在Jupyter Notebook中使用pandas和Matplotlib绘制子图，并设置子图标题的大小是数据科学中很常见的任务。在本文中，我们演示了如何使用pandas和Matplotlib创建子图，并设置子图的标题大小。我们还演示了如何使用Matplotlib的set_title()函数来设置每个子图的标题大小。希望这篇文章对您有所帮助。