matplotlib.pyplot.title()函数

Matplotlib是Python中一个非常棒的二维数组绘图可视化库。Matplotlib是一个基于NumPy数组构建的多平台数据可视化库，用于更广泛的SciPy堆栈。

Matplotlib.pyplot.title ()

matplotlib模块中的title()方法用于指定所描述的可视化的标题，并使用各种属性显示标题。

语法:matplotlib.pyplot.title(label, fontdict=None，loc= ‘ center ‘， pad=None，**kwargs)

参数:

label (str):该参数指向所描述的可视化的实际标题文本字符串。

fontdict (dict):该参数使用字典控制文本的外观，如文本大小，文本对齐等。下面是默认的字体:

fontdict = {‘ fontsize ‘: rcParams[‘ axes.titlesize ‘]，

“fontweight”:rcParams(“轴# @titleweight”),

“verticalalignment”:“基线”,

“horizontalalignment”:loc}

loc (str):此参数指向标题的位置，接受’center’， ‘left’和’right’等字符串值。

pad(float):这个参数指的是标题从轴的顶端到顶点的偏移量，单位为点。它的默认值为None。

**kwargs:该参数指的是使用其他关键字参数作为文本属性，如颜色、fonstyle、行间距、背景色、旋转等。

返回类型:title()方法返回一个表示标题文本本身的字符串。

下面是一些使用title()方法的例子:

示例1

使用matplotlib.pyplot来描绘线性图，并使用matplotlib.pyplot.title()显示其标题。

# importing module 
import matplotlib.pyplot as plt 
  
  
# assigning x and y coordinates 
y = [0,1,2,3,4,5]
x= [0,5,10,15,20,25]
  
# depicting the visualization
plt.plot(x, y, color='green') 
plt.xlabel('x') 
plt.ylabel('y') 
  
# displaying the title
plt.title("Linear graph")
  
plt.show()

输出:

matplotlib.pyplot.title()函数

在上面的例子中，只有label参数在title()方法中被赋值为“Linear graph”，其他参数被赋值为它们的默认值。label参数的赋值是显示可视化标题的最低要求。

示例2

使用matplotlib.pyplot来描绘一个ReLU函数图，并使用matplotlib.pyplot.title()显示其标题。

# importing module 
import matplotlib.pyplot as plt 
  
  
# assigning x and y coordinates
x = [-5,-4,-3,-2,-1,0,1,2, 3, 4, 5]
y = []
  
for i in range(len(x)):
    y.append(max(0,x[i]))
  
# depicting the visualization
plt.plot(x, y, color='green') 
plt.xlabel('x') 
plt.ylabel('y') 
  
# displaying the title
plt.title(label="ReLU function graph",
          fontsize=40,
          color="green")

输出:

matplotlib.pyplot.title()函数

上面的程序演示了label参数、fontdict参数的fontsize键和color参数的使用，color参数是一个额外的参数(由于**kwargs)，它可以改变文本的颜色。

示例3

使用matplotlib.pyplot来描绘条形图，并使用matplotlib.pyplot.title()显示其标题。

# importing modules 
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
  
# assigning x and y coordinates
language = ['C','C++','Java','Python']
users = [80,60,130,150]
  
# depicting the visualization
index = np.arange(len(language))
plt.bar(index, users, color='green')
plt.xlabel('Users')
plt.ylabel('Language')
plt.xticks(index, language)
  
# displaying the title
plt.title(label='Number of Users of a particular Language', 
          fontweight=10, 
          pad='2.0')

输出:

matplotlib.pyplot.title()函数

这里，在title()方法中使用了fontdict参数的fontweight键和pad参数，以及label参数。

示例4

使用matplotlib.pyplot来描绘饼图，并使用matplotlib.pyplot.title()显示其标题。

# importing modules 
from matplotlib import pyplot as plt
  
# assigning x and y coordinates
foodPreference = ['Vegetarian', 'Non Vegetarian', 
                  'Vegan', 'Eggitarian']
  
consumers = [30,100,10,60]
  
# depicting the visualization
fig = plt.figure()
ax = fig.add_axes([0,0,1,1])
ax.axis('equal')
ax.pie(consumers, labels = foodPreference, 
       autopct='%1.2f%%')
  
# displaying the title
plt.title(label="Society Food Preference",
          loc="left",
          fontstyle='italic')

输出:

matplotlib.pyplot.title()函数

在以上数据可视化的饼状图中，标签、字体

title()方法使用来自fontdict的关键字和fontstyle (**kwargs)参数(接受’italic’， ‘bold’和’斜体’等字符串值)来显示饼图的标题。

示例5

使用matplotlib.pyplot在图形中可视化信号，并使用matplotlib.pyplot.title()显示其标题。

# importing modules 
from matplotlib import pyplot  
import numpy 
     
# assigning time values of the signal 
# initial time period, final time period
# and phase angle  
signalTime = numpy.arange(0, 100, 0.5); 
    
# getting the amplitude of the signal 
signalAmplitude = numpy.sin(signalTime) 
    
# depicting the visualization 
pyplot.plot(signalTime, signalAmplitude, color ='green') 
  
pyplot.xlabel('Time') 
pyplot.ylabel('Amplitude') 
  
# displaying the title
pyplot.title("Signal",
             loc='right',
             rotation=45)

输出:

matplotlib.pyplot.title()函数

在这里，label参数被赋值为’signal’， loc参数被赋值为’right’，以角度为单位的rotation参数(**kwargs)被赋值为45度。

示例6

使用matplotlib.pyplot显示图像，并使用matplotlib.pyplot.title()显示其标题。

# importing modules 
from PIL import ImageTk, Image  
from matplotlib import pyplot as plt
  
# depicting the visualization
testImage = Image.open('g4g.png')
  
# displaying the title 
plt.title("Geeks 4 Geeks",
          fontsize='20',
          backgroundcolor='green',
          color='white')
plt.imshow(testImage)