Python折线图如何设置颜色字体和刻度线

时间: 2024-09-10 14:12:03 浏览: 36
在Python中,我们可以使用matplotlib库来创建和定制折线图,包括设置颜色、字体和刻度线。以下是具体步骤: 1. 设置颜色:可以通过在`plot`函数中指定颜色参数来设置线条颜色。例如,`plt.plot(x, y, 'r')`将线条颜色设置为红色。 2. 设置字体:首先需要指定字体名称、大小和样式。这可以通过`plt.rc`函数或者传递参数给`plt.title`, `plt.xlabel`, `plt.ylabel`, `plt.legend`等函数来实现。例如,`plt.title("My Plot", fontsize=14, fontweight='bold')`将图表标题设置为14号加粗字体。 3. 设置刻度线:可以使用`plt.xticks`和`plt.yticks`函数来自定义x轴和y轴的刻度位置和标签。例如,`plt.xticks([1, 2, 3], ['one', 'two', 'three'])`将x轴的刻度设置在1, 2, 3的位置,并分别标记为'one', 'two', 'three'。 下面是一个简单的代码示例: ```python import matplotlib.pyplot as plt # 假设的数据 x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [2, 3, 5, 7, 11] # 绘制折线图 plt.plot(x, y, color='blue', linestyle='-', linewidth=2, marker='o') # 设置标题和轴标签 plt.title('Example Plot', fontsize=16, fontweight='bold') plt.xlabel('X Axis Label', fontsize=14) plt.ylabel('Y Axis Label', fontsize=14) # 设置字体 plt.rc('font', family='serif', size=10) plt.rc('figure', figsize=(8, 6)) # 设置刻度线 plt.xticks(x, ['One', 'Two', 'Three', 'Four', 'Five']) plt.yticks([2, 4, 6, 8, 10, 12]) # 显示图例 plt.legend(['Data Line']) # 显示图表 plt.show() ``` 在这个例子中,我们设置了线条的颜色为蓝色,线条样式为实线,线宽为2,数据点标记为圆圈。同时,我们定制了图表的标题、轴标签和刻度线,以及整个图表的字体和大小。
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import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.ticker import MaxNLocator # 创建画布和子图对象 fig, ax = plt.subplots(figsize=(9, 6), dpi=100) # 绘制折线图 ax.plot(x, y) # 绘制平均值线 #ax.axhline(y=-650, color='r', linestyle='--',label='流域整体物质平衡=-650mm w.e.') # 添加阴影带 start_year = 2006 end_year = 2016 mask = np.logical_and(years >= start_year, years <= end_year) years_to_plot = years[mask] ax.fill_between(years_to_plot, -680- 220, -680 + 220, alpha=0.2,color='yellow',label='Brun et al.2017') ax.axhline(-680, color='yellow', linestyle='--',xmin=0.65, xmax=0.89) start_year_2 = 2000 end_year_2 = 2014 mask_2 = np.logical_and(years >= start_year_2, years <= end_year_2) years_to_plot_2 = years[mask_2] ax.fill_between(years_to_plot_2, -790-110, -790+110, alpha=0.2, color='green',label='Wu et al.2018') ax.axhline(-790, color='green', linestyle='--',xmin=0.51, xmax=0.840) start_year_3 = 2000 end_year_3 = 2018 mask_3 = np.logical_and(years >= start_year_3, years <= end_year_3) years_to_plot_3 = years[mask_3] ax.fill_between(years_to_plot_3, -540-160, -540+160, alpha=0.2, color='blue',label='Shean et al.2020') ax.axhline(-540, color='blue', linestyle='--',xmin=0.51, xmax=0.93) start_year_4 = 2000 end_year_4 = 2019 mask_4 = np.logical_and(years >= start_year_4, years <= end_year_4) years_to_plot_4 = years[mask_4] ax.fill_between(years_to_plot_4, -580-220, -580+220, alpha=0.2, color='red',label='Hugonnet et al.2021') ax.axhline(-580, color='red', linestyle='--',xmin=0.51, xmax=0.957) # 设置 x 轴标签和标题 ax.set_xlabel('年份',fontproperties=font_prop,fontsize=14) ax.set_ylabel('物质平衡(mm w.e.)',fontproperties=font_prop,fontsize=14) ax.set_title('图8 帕隆藏布流域1980-2019物质平衡',fontproperties=font_prop,fontsize=14,y=-0.17) # 强制显示整数刻度 ax.xaxis.set_major_locator(MaxNLocator(integer=True)) # 添加网格 ax.grid(True, which='major', linestyle='--') # 将坐标轴的刻度字体大小设置为12 ax.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=12) # 添加图例 ax.legend(fontsize=24,loc='lower left',prop=font_prop) # 设置图形的边距 plt.tight_layout() # 显示图形 plt.show()

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