如何改变以下代码保存的折线图x轴标签字体的大小: import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt df=pd.read_csv('movies_revenue_starring_1950_2010.txt',sep=',') df.sort_values('Title',ascending=False,inplace=True) df_new=df[['Title','Revenue']].reset_index(drop=True) df_new=df_new.iloc[::65,:] #(进行位置索引)对title进行抽样 df_renew=df[['Title','Starring Actors Popularity']].reset_index(drop=True) df_renew=df_renew.iloc[::65,:] #可视化电影的revenue的值 plt.plot(df_new['Title'],df_new['Revenue'],color='red') plt.xticks(rotation=45) #x轴旋转45° plt.title('movies Revenue 1950-2010') plt.xlabel('title') plt.ylabel('Revenue') plt.savefig('movies_revenue_1950_2010.png',dpi=400) plt.show() #可视化电影的Starring Actors Popularity值 plt.plot(df_renew['Title'],df_renew['Starring Actors Popularity'],color='green') plt.xticks(rotation=45) plt.title('Starring Actors Popularity 1950-2010') plt.xlabel('title') plt.ylabel('Starring Actors Popularity') plt.savefig('movies_starpopularity_1950_2010.png',dpi=400) plt.show()
时间: 2023-08-07 20:03:57 浏览: 112
Python设置matplotlib.plot的坐标轴刻度间隔以及刻度范围
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您可以在 `plt.xticks(rotation=45)` 后添加以下代码来改变 x 轴标签字体的大小:
```
plt.xticks(rotation=45, fontsize=10)
```
其中的 `fontsize` 参数可以根据您的需要进行调整。完整代码如下:
```
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
df=pd.read_csv('movies_revenue_starring_1950_2010.txt',sep=',')
df.sort_values('Title',ascending=False,inplace=True)
df_new=df[['Title','Revenue']].reset_index(drop=True)
df_new=df_new.iloc[::65,:] #(进行位置索引)对title进行抽样
df_renew=df[['Title','Starring Actors Popularity']].reset_index(drop=True)
df_renew=df_renew.iloc[::65,:]
#可视化电影的revenue的值
plt.plot(df_new['Title'],df_new['Revenue'],color='red')
plt.xticks(rotation=45, fontsize=10) #x轴旋转45°
plt.title('movies Revenue 1950-2010')
plt.xlabel('title')
plt.ylabel('Revenue')
plt.savefig('movies_revenue_1950_2010.png',dpi=400)
plt.show()
#可视化电影的Starring Actors Popularity值
plt.plot(df_renew['Title'],df_renew['Starring Actors Popularity'],color='green')
plt.xticks(rotation=45, fontsize=10)
plt.title('Starring Actors Popularity 1950-2010')
plt.xlabel('title')
plt.ylabel('Starring Actors Popularity')
plt.savefig('movies_starpopularity_1950_2010.png',dpi=400)
plt.show()
```
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