plt.figure(figsize=(15,15)) ax1=plt.subplot(3,1,1) ax1.set_title("原数据",fontproperties=font) ax1.spines["top"].set_linewidth(2) ax1.spines["right"].set_linewidth(2) ax1.spines["bottom"].set_linewidth(2) ax1.spines["left"].set_linewidth(2) plt.plot(day_ground['PM10'][:"2020-04-30"], color="c") ax2=plt.subplot(3,1,2) ax2.set_title("填充插值",fontproperties=font) plt.plot(day_ground["PM10"][:"2020-04-30"].interpolate(method='pad', limit=2),color="r") ax3=plt.subplot(3,1,3) ax3.set_title("线性插值",fontproperties=font) plt.plot(day_ground["PM10"][:"2020-04-30"].interpolate(method='linear', limit=2),color="b") plt.savefig("插值1.png", dpi=150)在python中调整每一幅图刻度值的字体

时间: 2023-11-09 07:05:46 浏览: 51
要在 Python 中调整每一幅图的刻度值字体,你可以使用 `tick_params()` 方法来设置刻度值的字体和大小。 以下是在 Python 中调整每一幅图的刻度值字体的示例代码: ```python import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.font_manager import FontProperties # 设置字体为宋体 font = FontProperties(fname="/path/to/font.ttf", size=12) # 绘制图形 plt.figure(figsize=(15, 15)) ax1 = plt.subplot(3, 1, 1) ax1.set_title("原数据", fontproperties=font) ax1.spines["top"].set_linewidth(2) ax1.spines["right"].set_linewidth(2) ax1.spines["bottom"].set_linewidth(2) ax1.spines["left"].set_linewidth(2) plt.plot(day_ground['PM10'][: "2020-04-30"], color="c") ax1.tick_params(axis='both', labelsize=12, fontproperties=font) ax2 = plt.subplot(3, 1, 2) ax2.set_title("填充插值", fontproperties=font) plt.plot(day_ground["PM10"][: "2020-04-30"].interpolate(method='pad', limit=2), color="r") ax2.tick_params(axis='both', labelsize=12, fontproperties=font) ax3 = plt.subplot(3, 1, 3) ax3.set_title("线性插值", fontproperties=font) plt.plot(day_ground["PM10"][: "2020-04-30"].interpolate(method='linear', limit=2), color="b") ax3.tick_params(axis='both', labelsize=12, fontproperties=font) plt.savefig("插值1.png", dpi=150) ``` 在这个示例中,我们首先导入了 `matplotlib.pyplot` 模块,并从 `matplotlib.font_manager` 模块导入了 `FontProperties` 类。然后,我们创建了一个名为 `font` 的字体对象,指定为系统中的某个字体文件路径(例如宋体)。接下来,我们使用 `plt.figure()` 方法创建了一个图形,并设置了图形的大小。 在绘制每一幅图时,我们使用 `ax.tick_params()` 方法设置横纵坐标轴刻度值的字体和大小,并通过 `fontproperties` 参数将字体应用于刻度值。 请确保将示例代码中的 `/path/to/font.ttf` 替换为你实际的字体文件路径,以及调整字体名称和大小以满足你的需求。 通过这种方式,你可以在 Python 中调整每一幅图的刻度值字体。

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def draw_stats(self, vals, vals1, vals2, vals3, vals4, vals5, vals6): self.ax1 = plt.subplot(self.gs[0, 0]) self.ax1.plot(vals) self.ax1.set_xlim(self.xlim) locs = self.ax1.get_xticks() locs[0] = self.xlim[0] locs[-1] = self.xlim[1] self.ax1.set_xticks(locs) self.ax1.use_sticky_edges = False self.ax1.set_title(f'Connected Clients Ratio') self.ax2 = plt.subplot(self.gs[1, 0]) self.ax2.plot(vals1) self.ax2.set_xlim(self.xlim) self.ax2.set_xticks(locs) self.ax2.yaxis.set_major_formatter(FuncFormatter(format_bps)) self.ax2.use_sticky_edges = False self.ax2.set_title('Total Bandwidth Usage') self.ax3 = plt.subplot(self.gs[2, 0]) self.ax3.plot(vals2) self.ax3.set_xlim(self.xlim) self.ax3.set_xticks(locs) self.ax3.use_sticky_edges = False self.ax3.set_title('Bandwidth Usage Ratio in Slices (Averaged)') self.ax4 = plt.subplot(self.gs[3, 0]) self.ax4.plot(vals3) self.ax4.set_xlim(self.xlim) self.ax4.set_xticks(locs) self.ax4.use_sticky_edges = False self.ax4.set_title('Client Count Ratio per Slice') self.ax5 = plt.subplot(self.gs[0, 1]) self.ax5.plot(vals4) self.ax5.set_xlim(self.xlim) self.ax5.set_xticks(locs) self.ax5.use_sticky_edges = False self.ax5.set_title('Coverage Ratio') self.ax6 = plt.subplot(self.gs[1, 1]) self.ax6.plot(vals5) self.ax6.set_xlim(self.xlim) self.ax6.set_xticks(locs) self.ax6.yaxis.set_major_formatter(FormatStrFormatter('%.3f')) self.ax6.use_sticky_edges = False self.ax6.set_title('Block ratio') self.ax7 = plt.subplot(self.gs[2, 1]) self.ax7.plot(vals6) self.ax7.set_xlim(self.xlim) self.ax7.set_xticks(locs) self.ax7.yaxis.set_major_formatter(FormatStrFormatter('%.3f')) self.ax7.use_sticky_edges = False self.ax7.set_title('Handover ratio')修改为一张张输出图片

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