matplotlib雷达图字体大小怎么设置

时间: 2024-12-08 12:11:38 浏览: 38
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matplotlib库函数⼤全

在Matplotlib中设置雷达图的字体大小可以通过多种方式实现,具体取决于你想要调整的文本元素。以下是一些常见的方法: 1. 使用plt.rcParams全局设置字体大小: ```python import matplotlib.pyplot as plt # 全局设置字体大小 plt.rcParams['font.size'] = 14 # 创建雷达图 categories = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'] values = [4, 3, 5, 2, 4] plt.figure(figsize=(6, 6)) plt.polar() # 设置角度 angles = np.linspace(0, 2*np.pi, len(categories), endpoint=False) # 闭合图形 values = np.concatenate((values, [values[0]])) angles = np.concatenate((angles, [angles[0]])) # 绘制折线图 plt.plot(angles, values, 'o-', linewidth=2) # 填充颜色 plt.fill(angles, values, alpha=0.25) # 设置类别标签 plt.thetagrids(angles[:-1] * 180/np.pi, categories) # 显示图形 plt.show() ``` 2. 在创建文本时单独设置字体大小: ```python # 设置类别标签并单独设置字体大小 for angle, label in zip(angles, categories): plt.text(angle, 5, label, fontsize=12, ha='center') ``` 3. 使用tick_params调整刻度标签的字体大小: ```python # 调整刻度标签的字体大小 plt.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=12) ``` 4. 使用setp函数批量设置文本属性: ```python # 获取所有文本对象 texts = plt.getp(plt.gca(), 'texts') # 批量设置字体大小 plt.setp(texts, fontsize=14) ``` 5. 在创建标题或其他文本时指定字体大小: ```python # 添加标题并设置字体大小 plt.title('Sample Radar Chart', fontsize=16) ``` 通过这些方法,你可以灵活地控制雷达图中各种文本元素的字体大小。选择最适合你需求的方法,并根据实际情况进行调整。
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# 导入库 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt df = pd.read_excel('雷达图.xlsx') # 读取数据表 df = df.set_index('性能评价指标') # 将数据汇总的“性能评价指标”列设置为行索引 df = df.T # 转置数据表格 df.index.name = '品牌' # 将转置后的数据中行索引那一列的名称修改为“品牌” # 自定义一个函数用于制作雷达图 def plot_radar(data, feature): # 设置字体格式 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 指定各个品牌要显示的性能评价指标的名称 cols = ['动力性', '燃油经济性', '制动性', '操控稳定性', '行驶平顺性', '通过性', '安全性', '环保性'] # 为每个品牌设置图表中的显示颜色 colors = ['green', 'blue', 'red', 'yellow'] # 根据要显示的指标个数对圆形进行等分 angles = np.linspace(0.1 * np.pi, 2.1 * np.pi, len(cols), endpoint=False) # 连接刻度线数据 angles = np.concatenate((angles, [angles[0]])) fig = plt.figure(figsize=(8, 8)) # 设置显示图表的窗口大小 ax = fig.add_subplot(111, polar=True) # 设置图表在窗口中的显示位置,并设置坐标轴为极坐标体系 for i, c in enumerate(feature): stats = data.loc[c] # 获取品牌对应的指标数据 stats = np.concatenate((stats, [stats[0]])) # 连接品牌的指标数据 # 制作雷达图 ax.plot(angles, stats, '-', linewidth=6, c=colors[i], label='%s' % (c)) ax.fill(angles, stats, color=colors[i], alpha=0.25) # 为雷达图填充颜色 ax.legend() # 为雷达图添加图例 ax.set_yticklabels([]) # 隐藏坐标轴数据 ax.set_thetagrids(angles * 180 / np.pi, cols, fontsize=16) # 添加并设置数据标签 plt.show() # 显示制作的雷达图 return fig # 调用自定义函数制作雷达图 fig = plot_radar(df, ['A品牌']) # 查看单个品牌的性能评价指标 fig = plot_radar(df, ['A品牌', 'B品牌', 'C品牌', 'D品牌'])

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