Matplotlib 图例字体大小设置：全面指南|极客教程

Matplotlib 图例字体大小设置：全面指南

参考：How to set font size of Matplotlib axis Legend

Matplotlib 是 Python 中最流行的数据可视化库之一，它提供了丰富的绘图功能。在数据可视化中，图例（Legend）是一个重要的组成部分，它帮助读者理解图表中不同元素的含义。本文将详细介绍如何在 Matplotlib 中设置图例的字体大小，以及相关的技巧和最佳实践。

1. 图例的基本概念

在深入探讨字体大小设置之前，我们先来了解一下 Matplotlib 中图例的基本概念。

图例通常包含以下几个部分：
– 图例框：包含所有图例元素的边框
– 图例标记：用于表示数据系列的符号或线条
– 图例标签：对应于每个数据系列的文本说明

下面是一个简单的示例，展示了如何创建一个包含图例的基本图表：

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y1 = [2, 4, 6, 8, 10]
y2 = [1, 3, 5, 7, 9]

# 绘制图表
plt.plot(x, y1, label='Series 1')
plt.plot(x, y2, label='Series 2')

# 添加图例
plt.legend()

# 设置标题
plt.title('Basic Plot with Legend - how2matplotlib.com')

# 显示图表
plt.show()

Output:

Matplotlib 图例字体大小设置：全面指南

在这个例子中，我们使用 plt.legend() 函数添加了一个默认的图例。接下来，我们将探讨如何自定义图例的字体大小。

2. 使用 `fontsize` 参数设置图例字体大小

设置图例字体大小的最直接方法是在调用 legend() 函数时使用 fontsize 参数。这个参数可以接受数字值（以磅为单位）或预定义的字符串值（如 ‘small’、’medium’、’large’ 等）。

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y1 = [2, 4, 6, 8, 10]
y2 = [1, 3, 5, 7, 9]

plt.plot(x, y1, label='Series 1')
plt.plot(x, y2, label='Series 2')

# 使用数字值设置字体大小
plt.legend(fontsize=14)

plt.title('Legend with Custom Font Size - how2matplotlib.com')
plt.show()

Output:

Matplotlib 图例字体大小设置：全面指南

在这个例子中，我们将图例的字体大小设置为 14 磅。你可以根据需要调整这个值。

如果你更喜欢使用预定义的字符串值，可以这样做：

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y1 = [2, 4, 6, 8, 10]
y2 = [1, 3, 5, 7, 9]

plt.plot(x, y1, label='Series 1')
plt.plot(x, y2, label='Series 2')

# 使用预定义的字符串值设置字体大小
plt.legend(fontsize='large')

plt.title('Legend with Predefined Font Size - how2matplotlib.com')
plt.show()

Output:

Matplotlib 图例字体大小设置：全面指南

这里，我们使用 ‘large’ 作为字体大小的值。Matplotlib 支持的预定义字符串值包括：’xx-small’、’x-small’、’small’、’medium’、’large’、’x-large’ 和 ‘xx-large’。

3. 使用 `prop` 参数设置图例字体属性

如果你需要更精细的控制，可以使用 prop 参数来设置图例的字体属性。这个参数接受一个字典，可以同时指定多个字体属性，包括字体大小、字体家族、字体样式等。

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y1 = [2, 4, 6, 8, 10]
y2 = [1, 3, 5, 7, 9]

plt.plot(x, y1, label='Series 1')
plt.plot(x, y2, label='Series 2')

# 使用 prop 参数设置字体属性
font_props = {'family': 'serif', 'size': 12, 'style': 'italic'}
plt.legend(prop=font_props)

plt.title('Legend with Custom Font Properties - how2matplotlib.com')
plt.show()

Output:

Matplotlib 图例字体大小设置：全面指南

在这个例子中，我们不仅设置了字体大小为 12 磅，还指定了字体家族为 serif，样式为斜体。

4. 使用 `rcParams` 全局设置图例字体大小

如果你想在整个脚本或笔记本中统一设置图例的字体大小，可以使用 Matplotlib 的 rcParams 配置系统。这种方法可以避免在每个图表中重复设置字体大小。

import matplotlib.pyplot as plt

# 全局设置图例字体大小
plt.rcParams['legend.fontsize'] = 14

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y1 = [2, 4, 6, 8, 10]
y2 = [1, 3, 5, 7, 9]

plt.plot(x, y1, label='Series 1')
plt.plot(x, y2, label='Series 2')

plt.legend()

plt.title('Legend with Global Font Size Setting - how2matplotlib.com')
plt.show()

Output:

Matplotlib 图例字体大小设置：全面指南

这个设置会影响之后创建的所有图表的图例字体大小。如果你只想临时更改设置，可以使用 with 语句：

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y1 = [2, 4, 6, 8, 10]
y2 = [1, 3, 5, 7, 9]

with plt.rc_context({'legend.fontsize': 16}):
    plt.plot(x, y1, label='Series 1')
    plt.plot(x, y2, label='Series 2')
    plt.legend()
    plt.title('Legend with Temporary Font Size Setting - how2matplotlib.com')
    plt.show()

Output:

Matplotlib 图例字体大小设置：全面指南

这种方法只会在 with 语句块内影响图例字体大小，不会改变全局设置。

5. 为不同的图例项设置不同的字体大小

有时，你可能需要为图例中的不同项设置不同的字体大小。这可以通过创建自定义的图例对象来实现。

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.legend import Legend

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y1 = [2, 4, 6, 8, 10]
y2 = [1, 3, 5, 7, 9]

fig, ax = plt.subplots()

line1 = ax.plot(x, y1, label='Series 1')[0]
line2 = ax.plot(x, y2, label='Series 2')[0]

# 创建自定义图例
legend1 = Legend(ax, [line1], ['Series 1'], loc='upper left', fontsize=12)
legend2 = Legend(ax, [line2], ['Series 2'], loc='lower right', fontsize=16)

# 添加图例到轴对象
ax.add_artist(legend1)
ax.add_artist(legend2)

plt.title('Legend with Different Font Sizes - how2matplotlib.com')
plt.show()

Output:

Matplotlib 图例字体大小设置：全面指南

在这个例子中，我们为两个数据系列创建了两个独立的图例，并分别设置了不同的字体大小和位置。

6. 使用 `Text` 对象设置图例字体大小

对于更高级的自定义需求，你可以直接操作图例中的 Text 对象来设置字体大小。

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y1 = [2, 4, 6, 8, 10]
y2 = [1, 3, 5, 7, 9]

fig, ax = plt.subplots()

ax.plot(x, y1, label='Series 1')
ax.plot(x, y2, label='Series 2')

legend = ax.legend()

# 遍历图例中的文本对象并设置字体大小
for text in legend.get_texts():
    text.set_fontsize(14)

plt.title('Legend with Font Size Set via Text Objects - how2matplotlib.com')
plt.show()

Output:

Matplotlib 图例字体大小设置：全面指南

这种方法给予你更大的灵活性，因为你可以单独控制每个图例项的字体大小。

7. 根据图表大小动态调整图例字体大小

在某些情况下，你可能希望图例的字体大小能够根据图表的大小自动调整。这可以通过计算图表大小并相应地设置字体大小来实现。

import matplotlib.pyplot as plt

def set_legend_fontsize(fig, ax, base_size=12):
    # 获取图表大小
    fig_width, fig_height = fig.get_size_inches()

    # 计算图表面积
    fig_area = fig_width * fig_height

    # 根据图表面积调整字体大小
    fontsize = base_size * (fig_area / 50)  # 50 是一个任意选择的基准面积

    # 设置图例字体大小
    ax.legend(fontsize=fontsize)

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y1 = [2, 4, 6, 8, 10]
y2 = [1, 3, 5, 7, 9]

fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6))

ax.plot(x, y1, label='Series 1')
ax.plot(x, y2, label='Series 2')

set_legend_fontsize(fig, ax)

plt.title('Legend with Dynamic Font Size - how2matplotlib.com')
plt.show()

Output:

Matplotlib 图例字体大小设置：全面指南

这个例子定义了一个函数 set_legend_fontsize，它根据图表的面积来计算适当的字体大小。你可以根据需要调整计算公式。

8. 使用样式表设置图例字体大小

Matplotlib 提供了样式表功能，允许你预定义一组样式设置，包括图例字体大小。这对于保持多个图表的一致性非常有用。

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建自定义样式表
plt.style.use({
    'legend.fontsize': 14,
    'figure.figsize': (8, 6),
    'axes.labelsize': 12,
    'axes.titlesize': 16
})

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y1 = [2, 4, 6, 8, 10]
y2 = [1, 3, 5, 7, 9]

plt.plot(x, y1, label='Series 1')
plt.plot(x, y2, label='Series 2')

plt.legend()

plt.title('Legend with Font Size Set via Style Sheet - how2matplotlib.com')
plt.show()

Output:

Matplotlib 图例字体大小设置：全面指南

这个例子创建了一个自定义样式表，其中包含图例字体大小的设置。你也可以将这些设置保存在一个 .mplstyle 文件中，然后使用 plt.style.use('your_style.mplstyle') 来应用它。

9. 在子图中设置图例字体大小

当你的图表包含多个子图时，你可能需要为每个子图单独设置图例字体大小。

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y1 = [2, 4, 6, 8, 10]
y2 = [1, 3, 5, 7, 9]

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

ax1.plot(x, y1, label='Series 1')
ax1.plot(x, y2, label='Series 2')
ax1.legend(fontsize=10)
ax1.set_title('Subplot 1 - how2matplotlib.com')

ax2.plot(x, y2, label='Series 2')
ax2.plot(x, y1, label='Series 1')
ax2.legend(fontsize=14)
ax2.set_title('Subplot 2 - how2matplotlib.com')

plt.tight_layout()
plt.show()

Output:

Matplotlib 图例字体大小设置：全面指南

在这个例子中，我们创建了两个子图，并为每个子图的图例设置了不同的字体大小。

10. 使用 `bbox_to_anchor` 调整图例位置和大小

有时，你可能需要精确控制图例的位置，同时调整其大小以适应更大的字体。bbox_to_anchor 参数可以帮助你实现这一点。

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y1 = [2, 4, 6, 8, 10]
y2 = [1, 3, 5, 7, 9]

fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6))

ax.plot(x, y1, label='Series 1')
ax.plot(x, y2, label='Series 2')

# 使用 bbox_to_anchor 设置图例位置和大小
ax.legend(fontsize=16, bbox_to_anchor=(1.05, 1), loc='upper left')

plt.title('Legend with Custom Position and Size - how2matplotlib.com')
plt.tight_layout()
plt.show()

Output:

Matplotlib 图例字体大小设置：全面指南

在这个例子中，我们将图例放置在图表的右上角外侧，并增加了字体大小。bbox_to_anchor 参数指定了图例框的锚点位置，loc 参数指定了图例相对于锚点的对齐方式。

11. 使用 `columnspacing` 和 `handlelength` 调整图例布局

当你增加图例的字体大小时，可能需要调整图例的其他方面以保持良好的视觉效果。columnspacing 和 handlelength 参数可以帮助你调整图例的布局。

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y1 = [2, 4, 6, 8, 10]
y2 = [1, 3, 5, 7, 9]
y3 = [3, 5, 7, 9, 11]

fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))

ax.plot(x, y1, label='Series 1')
ax.plot(x, y2, label='Series 2')
ax.plot(x, y3, label='Series 3')

ax.legend(fontsize=14, ncol=3, columnspacing=1.5, handlelength=1.5)

plt.title('Legend with Adjusted Layout - how2matplotlib.com')
plt.show()

Output:

Matplotlib 图例字体大小设置：全面指南

在这个例子中，我们使用 ncol 参数将图例分为三列，columnspacing 调整列间距，handlelength 调整图例标记的长度。这些调整有助于在增加字体大小时保持图例的整体平衡。

12. 使用 `labelspacing` 调整图例项之间的间距

当你增加图例字体大小时，可能还需要调整图例项之间的垂直间距。labelspacing 参数可以帮助你实现这一点。

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y1 = [2, 4, 6, 8, 10]
y2 = [1, 3, 5, 7, 9]
y3 = [3, 5, 7, 9, 11]

fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6))

ax.plot(x, y1, label='Series 1')
ax.plot(x, y2, label='Series 2')
ax.plot(x, y3, label='Series 3')

ax.legend(fontsize=16, labelspacing=1.2)

plt.title('Legend with Adjusted Label Spacing - how2matplotlib.com')
plt.show()

Output:

Matplotlib 图例字体大小设置：全面指南

在这个例子中，我们将 labelspacing 设置为 1.2，这会增加图例项之间的垂直间距，使得较大的字体看起来更加舒适。

13. 使用 `markerscale` 调整图例标记大小

当你增加图例字体大小时，可能还需要调整图例中的标记大小以保持视觉平衡。markerscale 参数可以帮助你实现这一点。

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y1 = [2, 4, 6, 8, 10]
y2 = [1, 3, 5, 7, 9]

fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6))

ax.scatter(x, y1, label='Series 1', s=100)
ax.scatter(x, y2, label='Series 2', s=100)

ax.legend(fontsize=16, markerscale=1.5)

plt.title('Legend with Adjusted Marker Scale - how2matplotlib.com')
plt.show()

Output:

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在这个例子中，我们使用 markerscale=1.5 将图例中的标记大小增加到原来的 1.5 倍，以匹配增大的字体大小。

14. 使用 `frameon` 和 `edgecolor` 调整图例框

当你调整图例字体大小时，可能还想调整图例框的外观。frameon 参数控制是否显示图例框，而 edgecolor 可以设置框的颜色。

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y1 = [2, 4, 6, 8, 10]
y2 = [1, 3, 5, 7, 9]

fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6))

ax.plot(x, y1, label='Series 1')
ax.plot(x, y2, label='Series 2')

ax.legend(fontsize=14, frameon=True, edgecolor='red', facecolor='lightgray')

plt.title('Legend with Custom Frame - how2matplotlib.com')
plt.show()

Output:

Matplotlib 图例字体大小设置：全面指南

在这个例子中，我们启用了图例框（frameon=True），设置了红色的边框（edgecolor='red'），并给图例框添加了浅灰色的背景（facecolor='lightgray'）。

15. 使用 `handler_map` 自定义图例项的外观

对于更高级的自定义需求，你可以使用 handler_map 来完全控制图例项的外观，包括字体大小。

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.legend_handler import HandlerLine2D

class CustomHandler(HandlerLine2D):
    def create_artists(self, legend, orig_handle, xdescent, ydescent, width, height, fontsize, trans):
        line, = super().create_artists(legend, orig_handle, xdescent, ydescent, width, height, fontsize, trans)
        line.set_markeredgewidth(3)
        line.set_markersize(10)
        return [line]

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y1 = [2, 4, 6, 8, 10]
y2 = [1, 3, 5, 7, 9]

fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6))

line1, = ax.plot(x, y1, label='Series 1', marker='o')
line2, = ax.plot(x, y2, label='Series 2', marker='s')

handler_map = {line1: CustomHandler(), line2: CustomHandler()}
ax.legend(fontsize=14, handler_map=handler_map)

plt.title('Legend with Custom Handlers - how2matplotlib.com')
plt.show()

Output:

Matplotlib 图例字体大小设置：全面指南

在这个例子中，我们创建了一个自定义的 HandlerLine2D 子类，它可以调整图例中线条的标记大小和边缘宽度。这种方法给予你对图例项外观的完全控制。

16. 使用 `bbox_extra_artists` 确保图例不被裁剪

当你增加图例字体大小时，可能会发现图例被部分裁剪。使用 bbox_extra_artists 参数可以确保图例完全显示。

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y1 = [2, 4, 6, 8, 10]
y2 = [1, 3, 5, 7, 9]

fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6))

ax.plot(x, y1, label='Series 1')
ax.plot(x, y2, label='Series 2')

legend = ax.legend(fontsize=16, bbox_to_anchor=(1.05, 1), loc='upper left')

plt.title('Legend with bbox_extra_artists - how2matplotlib.com')
plt.tight_layout()
fig.savefig('legend_plot.png', bbox_extra_artists=[legend], bbox_inches='tight')
plt.show()

Output:

Matplotlib 图例字体大小设置：全面指南

在这个例子中，我们将图例放置在图表外部，并在保存图表时使用 bbox_extra_artists 参数确保图例被完整保存。

17. 使用 `get_legend_handles_labels()` 自定义图例顺序和内容

有时，你可能想要更改图例项的顺序或只显示部分图例项。使用 get_legend_handles_labels() 方法可以实现这一点。

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y1 = [2, 4, 6, 8, 10]
y2 = [1, 3, 5, 7, 9]
y3 = [3, 5, 7, 9, 11]

fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6))

ax.plot(x, y1, label='Series 1')
ax.plot(x, y2, label='Series 2')
ax.plot(x, y3, label='Series 3')

handles, labels = ax.get_legend_handles_labels()
ax.legend([handles[2], handles[0]], [labels[2], labels[0]], fontsize=14)

plt.title('Legend with Custom Order - how2matplotlib.com')
plt.show()

Output:

Matplotlib 图例字体大小设置：全面指南

在这个例子中，我们只显示了第一个和第三个图例项，并改变了它们的顺序。

18. 使用 `plt.figlegend()` 创建图表级别的图例

对于包含多个子图的复杂图表，你可能想要创建一个适用于整个图表的图例。plt.figlegend() 函数可以帮助你实现这一点。

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y1 = [2, 4, 6, 8, 10]
y2 = [1, 3, 5, 7, 9]

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

line1, = ax1.plot(x, y1, label='Series 1')
line2, = ax1.plot(x, y2, label='Series 2')
ax2.plot(x, y2, label='Series 2')
ax2.plot(x, y1, label='Series 1')

fig.legend([line1, line2], ['Series 1', 'Series 2'], fontsize=14, loc='upper center', ncol=2)

ax1.set_title('Subplot 1 - how2matplotlib.com')
ax2.set_title('Subplot 2 - how2matplotlib.com')

plt.tight_layout()
plt.show()

Output:

Matplotlib 图例字体大小设置：全面指南

在这个例子中，我们创建了两个子图，但使用 fig.legend() 创建了一个适用于整个图表的图例。

19. 使用 `zorder` 调整图例的层级

当你增加图例字体大小时，可能会发现图例与其他图表元素重叠。使用 zorder 参数可以调整图例的层级，确保它显示在其他元素之上。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)

fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6))

ax.plot(x, y1, label='sin(x)')
ax.plot(x, y2, label='cos(x)')
ax.fill_between(x, y1, y2, alpha=0.3)

legend = ax.legend(fontsize=14, loc='center')
legend.set_zorder(100)  # 确保图例显示在最上层

plt.title('Legend with Adjusted Z-order - how2matplotlib.com')
plt.show()

Output:

Matplotlib 图例字体大小设置：全面指南

在这个例子中，我们使用 set_zorder(100) 将图例设置为最上层，确保它不会被其他图表元素遮挡。

20. 使用 `plt.setp()` 批量设置图例属性

如果你需要同时设置多个图例属性，使用 plt.setp() 函数可以使代码更简洁。

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y1 = [2, 4, 6, 8, 10]
y2 = [1, 3, 5, 7, 9]

fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6))

ax.plot(x, y1, label='Series 1')
ax.plot(x, y2, label='Series 2')

legend = ax.legend()

plt.setp(legend.get_texts(), fontsize=14, fontstyle='italic')
plt.setp(legend.get_title(), fontsize=16, fontweight='bold')

plt.title('Legend with Properties Set via setp() - how2matplotlib.com')
plt.show()