Matplotlib figure title|极客教程

Matplotlib figure title

在数据可视化中，Matplotlib是一个非常强大且广泛使用的Python库。在绘制图形时，图的标题起到了非常重要的作用，可以传达图中所呈现的信息。本文将详细介绍Matplotlib中如何设置图形的标题。

1. 设置图形标题的基本使用

在Matplotlib中，可以使用set_title()方法来设置图形的标题。这个方法接受一个字符串作为参数，用于指定标题的内容。下面是一个示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成数据
x = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)
y = np.sin(x)

# 创建图形对象
fig, ax = plt.subplots()

# 绘制曲线
ax.plot(x, y)

# 设置图形标题
ax.set_title('Sine Curve')

# 显示图形
plt.show()

上述代码中，通过ax.set_title('Sine Curve')设置了图形的标题为”Sine Curve”。运行代码，得到的图形如下所示：

Matplotlib figure title

2. 标题的位置和样式

除了设置标题的内容，还可以进一步设置标题的位置和样式。set_title()方法可以接受一些可选参数来实现这些设置。

2.1 标题位置

可以利用loc参数来指定标题的位置，可选的位置值包括以下几个：

‘center’：居中显示（默认值）
‘left’：左对齐
‘right’：右对齐

下面是一个示例代码，演示如何设置不同位置的标题：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成数据
x = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)
y = np.sin(x)

# 创建图形对象
fig, ax = plt.subplots()

# 绘制曲线
ax.plot(x, y)

# 设置不同位置的标题
ax.set_title('Sine Curve (Center)', loc='center')  # 居中显示
ax.set_title('Sine Curve (Left)', loc='left')      # 左对齐
ax.set_title('Sine Curve (Right)', loc='right')    # 右对齐

# 显示图形
plt.show()

运行代码，得到的图形如下所示：

Matplotlib figure title

2.2 标题样式

可以利用fontdict参数来设置标题的字体样式，该参数接受一个字典作为值。字典中的键可以是以下几个：

‘fontsize’：字号
‘fontweight’：字重
‘fontstyle’：字体风格

以下是一个示例代码，演示如何设置不同样式的标题：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成数据
x = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)
y = np.sin(x)

# 创建图形对象
fig, ax = plt.subplots()

# 绘制曲线
ax.plot(x, y)

# 设置标题样式
title_font = {'fontsize': 16, 'fontweight': 'bold', 'fontstyle': 'italic'}
ax.set_title('Sine Curve', fontdict=title_font)

# 显示图形
plt.show()

运行代码，得到的图形如下所示：

Matplotlib figure title

在上述代码中，通过title_font字典设置了标题的样式，包括字号为16，字重为粗体，字体风格为斜体。

3. 设置图形标题和子标题

在Matplotlib中，还可以设置图形的主标题和副标题。可以使用set_title()和set_subtitle()方法来实现。

下面是一个示例代码，演示如何设置图形的主标题和副标题：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成数据
x = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)
y = np.sin(x)

# 创建图形对象
fig, ax = plt.subplots()

# 绘制曲线
ax.plot(x, y)

# 设置主标题
ax.set_title('Sine Curve')

# 添加副标题
ax.text(0.5, -0.15, 'Amplitude vs Phase', fontsize=12, ha='center', transform=ax.transAxes)

# 显示图形
plt.show()

运行代码，得到的图形如下所示：

Matplotlib figure title

在上述代码中，通过ax.set_title('Sine Curve')设置了主标题为”Sine Curve”，通过ax.text(0.5, -0.15, 'Amplitude vs Phase', fontsize=12, ha='center', transform=ax.transAxes)设置了副标题为”Amplitude vs Phase”。