Matplotlib使标记标签的字体大小更小

请注意，MPL的新版本为这个任务提供了一个快捷方式。这个问题的另一个答案中显示了一个例子:https://stackoverflow.com/a/11386056/42346

下面的代码仅用于说明，不一定经过优化。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np


def xticklabels_example():
fig = plt.figure()


x = np.arange(20)
y1 = np.cos(x)
y2 = (x**2)
y3 = (x**3)
yn = (y1,y2,y3)
COLORS = ('b','g','k')


for i,y in enumerate(yn):
ax = fig.add_subplot(len(yn),1,i+1)


ax.plot(x, y, ls='solid', color=COLORS[i])


if i != len(yn) - 1:
# all but last
ax.set_xticklabels( () )
else:
for tick in ax.xaxis.get_major_ticks():
tick.label.set_fontsize(14)
# specify integer or one of preset strings, e.g.
#tick.label.set_fontsize('x-small')
tick.label.set_rotation('vertical')


fig.suptitle('Matplotlib xticklabels Example')
plt.show()


if __name__ == '__main__':
xticklabels_example()

其实有一个更简单的方法。我刚刚发现:

import matplotlib.pyplot as plt
# We prepare the plot
fig, ax = plt.subplots()


# We change the fontsize of minor ticks label
ax.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=10)
ax.tick_params(axis='both', which='minor', labelsize=8)

这只回答了你的问题中label的大小。

你也可以改变标签显示参数，像fontsize这样一行:

zed = [tick.label.set_fontsize(14) for tick in ax.yaxis.get_major_ticks()]

或者，你可以这样做:

import matplotlib as mpl
label_size = 8
mpl.rcParams['xtick.labelsize'] = label_size

在当前版本的Matplotlib中，您可以执行axis.set_xticklabels(labels, fontsize='small')。

对于较小的字体，我使用

ax1.set_xticklabels(xticklabels, fontsize=7)

它确实有效!

要同时指定字体大小和旋转，请尝试以下方法:

plt.xticks(fontsize=14, rotation=90)

plt.tick_params(axis='both', which='minor', labelsize=12)

另一种替代方法

我有两个并排的地块，想分别调整tick标签。

上面的解决方案很接近，但它们并不适合我。我从这个matplotlib 页面找到了我的解决方案。

ax.xaxis.set_tick_params(labelsize=20)

这招很管用，而且直击要害。对于我的用例，需要调整的是右边的图。对于左边的图，因为我正在创建新的标记标签，所以我能够在集ing标签的相同过程中调整字体。

即

ax1.set_xticklabels(ax1_x, fontsize=15)
ax1.set_yticklabels(ax1_y, fontsize=15)

因此我使用了正确的情节，

ax2.xaxis.set_tick_params(labelsize=24)
ax2.yaxis.set_tick_params(labelsize=24)

一个小小的微妙之处……我知道…但我希望这能帮助到一些人:)

如果有人知道如何调整字体大小的数量级标签，加分。

下面的方法对我很有效:

ax2.xaxis.set_tick_params(labelsize=7)
ax2.yaxis.set_tick_params(labelsize=7)

上面的优点是你不需要提供labels的array，并且可以处理axes上的任何数据。