如何更改 matplotlib 图上的字体大小

从 matplotlib documentation，

font = {'family' : 'normal',
        'weight' : 'bold',
        'size'   : 22}

matplotlib.rc('font', **font)

这会将所有项目的字体设置为 kwargs 对象 font 指定的字体。

或者，您也可以使用 this answer 中建议的 rcParams update 方法：

matplotlib.rcParams.update({'font.size': 22})

或者

import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams.update({'font.size': 22})

您可以在 Customizing matplotlib page 上找到可用属性的完整列表。

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如果您像我一样是控制狂，您可能需要明确设置所有字体大小：

import matplotlib.pyplot as plt

SMALL_SIZE = 8
MEDIUM_SIZE = 10
BIGGER_SIZE = 12

plt.rc('font', size=SMALL_SIZE)          # controls default text sizes
plt.rc('axes', titlesize=SMALL_SIZE)     # fontsize of the axes title
plt.rc('axes', labelsize=MEDIUM_SIZE)    # fontsize of the x and y labels
plt.rc('xtick', labelsize=SMALL_SIZE)    # fontsize of the tick labels
plt.rc('ytick', labelsize=SMALL_SIZE)    # fontsize of the tick labels
plt.rc('legend', fontsize=SMALL_SIZE)    # legend fontsize
plt.rc('figure', titlesize=BIGGER_SIZE)  # fontsize of the figure title

请注意，您还可以在 matplotlib 上调用 rc 方法来设置大小：

import matplotlib

SMALL_SIZE = 8
matplotlib.rc('font', size=SMALL_SIZE)
matplotlib.rc('axes', titlesize=SMALL_SIZE)

# and so on ...

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如果您只想更改已创建的特定绘图的字体大小，请尝试以下操作：

import matplotlib.pyplot as plt

ax = plt.subplot(111, xlabel='x', ylabel='y', title='title')
for item in ([ax.title, ax.xaxis.label, ax.yaxis.label] +
             ax.get_xticklabels() + ax.get_yticklabels()):
    item.set_fontsize(20)

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matplotlib.rcParams.update({'font.size': 22})

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更新：请参阅答案的底部以获得更好的方法。
更新＃2：我也想出了更改图例标题字体。< br> 更新 #3： 有一个 bug in Matplotlib 2.0.0 导致对数轴的刻度标签恢复为默认字体。应该在 2.0.1 中修复，但我在答案的第二部分中包含了解决方法。

这个答案适用于任何试图更改所有字体的人，包括图例，以及任何试图为每件事使用不同字体和大小的人。它不使用 rc （这似乎对我不起作用）。这相当麻烦，但我个人无法掌握任何其他方法。它基本上将 ryggyr 的答案与 SO 上的其他答案结合在一起。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.font_manager as font_manager

# Set the font dictionaries (for plot title and axis titles)
title_font = {'fontname':'Arial', 'size':'16', 'color':'black', 'weight':'normal',
              'verticalalignment':'bottom'} # Bottom vertical alignment for more space
axis_font = {'fontname':'Arial', 'size':'14'}

# Set the font properties (for use in legend)   
font_path = 'C:\Windows\Fonts\Arial.ttf'
font_prop = font_manager.FontProperties(fname=font_path, size=14)

ax = plt.subplot() # Defines ax variable by creating an empty plot

# Set the tick labels font
for label in (ax.get_xticklabels() + ax.get_yticklabels()):
    label.set_fontname('Arial')
    label.set_fontsize(13)

x = np.linspace(0, 10)
y = x + np.random.normal(x) # Just simulates some data

plt.plot(x, y, 'b+', label='Data points')
plt.xlabel("x axis", **axis_font)
plt.ylabel("y axis", **axis_font)
plt.title("Misc graph", **title_font)
plt.legend(loc='lower right', prop=font_prop, numpoints=1)
plt.text(0, 0, "Misc text", **title_font)
plt.show()

这种方法的好处是，通过拥有多个字体字典，您可以为各种标题选择不同的字体/大小/粗细/颜色，为刻度标签选择字体，为图例选择字体，所有这些都是独立的。

更新：

我制定了一种稍微不同的、不那么杂乱的方法，它取消了字体字典，并允许系统上的任何字体，甚至是 .otf 字体。要为每个事物使用单独的字体，只需编写更多 font_path 和 font_prop 之类的变量。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.font_manager as font_manager
import matplotlib.ticker
# Workaround for Matplotlib 2.0.0 log axes bug https://github.com/matplotlib/matplotlib/issues/8017 :
matplotlib.ticker._mathdefault = lambda x: '\\mathdefault{%s}'%x 

# Set the font properties (can use more variables for more fonts)
font_path = 'C:\Windows\Fonts\AGaramondPro-Regular.otf'
font_prop = font_manager.FontProperties(fname=font_path, size=14)

ax = plt.subplot() # Defines ax variable by creating an empty plot

# Define the data to be plotted
x = np.linspace(0, 10)
y = x + np.random.normal(x)
plt.plot(x, y, 'b+', label='Data points')

for label in (ax.get_xticklabels() + ax.get_yticklabels()):
    label.set_fontproperties(font_prop)
    label.set_fontsize(13) # Size here overrides font_prop

plt.title("Exponentially decaying oscillations", fontproperties=font_prop,
          size=16, verticalalignment='bottom') # Size here overrides font_prop
plt.xlabel("Time", fontproperties=font_prop)
plt.ylabel("Amplitude", fontproperties=font_prop)
plt.text(0, 0, "Misc text", fontproperties=font_prop)

lgd = plt.legend(loc='lower right', prop=font_prop) # NB different 'prop' argument for legend
lgd.set_title("Legend", prop=font_prop)

plt.show()

希望这是一个全面的答案

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这是一种完全不同的方法，可以很好地更改字体大小：

改变图形大小！

我通常使用这样的代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
fig = plt.figure(figsize=(4,3))
ax = fig.add_subplot(111)
x = np.linspace(0,6.28,21)
ax.plot(x, np.sin(x), '-^', label="1 Hz")
ax.set_title("Oscillator Output")
ax.set_xlabel("Time (s)")
ax.set_ylabel("Output (V)")
ax.grid(True)
ax.legend(loc=1)
fig.savefig('Basic.png', dpi=300)

https://i.stack.imgur.com/uEjJN.png

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您可以使用 plt.rcParams["font.size"] 在 matplotlib 中设置 font_size，也可以使用 plt.rcParams["font.family"] 在 matplotlib 中设置 font_family。试试这个例子：

import matplotlib.pyplot as plt
plt.style.use('seaborn-whitegrid')

label = [1,2,3,4,5,6,7,8]
x = [0.001906,0.000571308,0.0020305,0.0037422,0.0047095,0.000846667,0.000819,0.000907]
y = [0.2943301,0.047778308,0.048003167,0.1770876,0.532489833,0.024611333,0.157498667,0.0272095]


plt.ylabel('eigen centrality')
plt.xlabel('betweenness centrality')
plt.text(0.001906, 0.2943301, '1 ', ha='right', va='center')
plt.text(0.000571308, 0.047778308, '2 ', ha='right', va='center')
plt.text(0.0020305, 0.048003167, '3 ', ha='right', va='center')
plt.text(0.0037422, 0.1770876, '4 ', ha='right', va='center')
plt.text(0.0047095, 0.532489833, '5 ', ha='right', va='center')
plt.text(0.000846667, 0.024611333, '6 ', ha='right', va='center')
plt.text(0.000819, 0.157498667, '7 ', ha='right', va='center')
plt.text(0.000907, 0.0272095, '8 ', ha='right', va='center')
plt.rcParams["font.family"] = "Times New Roman"
plt.rcParams["font.size"] = "50"
plt.plot(x, y, 'o', color='blue')

https://i.stack.imgur.com/cX0sy.png

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使用plt.tick_params(labelsize=14)

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这是我通常在 Jupyter Notebook 中使用的内容：

# Jupyter Notebook settings

from IPython.core.display import display, HTML
display(HTML("<style>.container { width:95% !important; }</style>"))
%autosave 0
%matplotlib inline
%load_ext autoreload
%autoreload 2

from IPython.core.interactiveshell import InteractiveShell
InteractiveShell.ast_node_interactivity = "all"


# Imports for data analysis
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
pd.set_option('display.max_rows', 2500)
pd.set_option('display.max_columns', 500)
pd.set_option('display.max_colwidth', 2000)
pd.set_option('display.width', 2000)
pd.set_option('display.float_format', lambda x: '%.3f' % x)

#size=25
size=15
params = {'legend.fontsize': 'large',
          'figure.figsize': (20,8),
          'axes.labelsize': size,
          'axes.titlesize': size,
          'xtick.labelsize': size*0.75,
          'ytick.labelsize': size*0.75,
          'axes.titlepad': 25}
plt.rcParams.update(params)

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对 rcParams 的更改非常精细，大多数情况下您只需要缩放所有字体大小，以便在您的图中更好地看到它们。数字大小是一个很好的技巧，但是您必须为所有数字携带它。另一种方法（不是纯粹的 matplotlib，或者如果你不使用 seaborn 可能会矫枉过正）是使用 seaborn 设置字体比例：

sns.set_context('paper', font_scale=1.4)

免责声明：我知道，如果您只使用 matplotlib，那么您可能不想安装整个模块来缩放您的绘图（我的意思是为什么不这样做），或者如果您使用 seaborn，那么您可以更好地控制选项。但是在这种情况下，您的数据科学虚拟环境中有 seaborn，但在此笔记本中没有使用它。无论如何，还有另一个解决方案。

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基于以上内容：

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.font_manager as fm

fontPath = "/usr/share/fonts/abc.ttf"
font = fm.FontProperties(fname=fontPath, size=10)
font2 = fm.FontProperties(fname=fontPath, size=24)

fig = plt.figure(figsize=(32, 24))
fig.text(0.5, 0.93, "This is my Title", horizontalalignment='center', fontproperties=font2)

plot = fig.add_subplot(1, 1, 1)

plot.xaxis.get_label().set_fontproperties(font)
plot.yaxis.get_label().set_fontproperties(font)
plot.legend(loc='upper right', prop=font)

for label in (plot.get_xticklabels() + plot.get_yticklabels()):
    label.set_fontproperties(font)

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我完全同意 Huster 教授的观点，最简单的方法是改变图形的大小，这样可以保持默认字体。在将图形保存为 pdf 时，我只需要使用 bbox_inches 选项来补充它，因为轴标签已被剪切。

import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize=(4,3))
plt.savefig('Basic.pdf', bbox_inches='tight')

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这是 Marius Retegan answer 的扩展。您可以使用所有修改创建一个单独的 JSON 文件，然后使用 rcParams.update 加载它。更改将仅适用于当前脚本。所以

import json
from matplotlib import pyplot as plt, rcParams

s = json.load(open("example_file.json")
rcParams.update(s)

并将此“example_file.json”保存在同一文件夹中。

{
  "lines.linewidth": 2.0,
  "axes.edgecolor": "#bcbcbc",
  "patch.linewidth": 0.5,
  "legend.fancybox": true,
  "axes.color_cycle": [
    "#348ABD",
    "#A60628",
    "#7A68A6",
    "#467821",
    "#CF4457",
    "#188487",
    "#E24A33"
  ],
  "axes.facecolor": "#eeeeee",
  "axes.labelsize": "large",
  "axes.grid": true,
  "patch.edgecolor": "#eeeeee",
  "axes.titlesize": "x-large",
  "svg.fonttype": "path",
  "examples.directory": ""
}

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我只是想指出 Herman Schaaf's 和 Pedro M Duarte's 答案都有效，但您必须在实例化 subplots() 之前这样做，这些设置不会影响已经实例化的对象。我知道这不是一个脑筋急转弯，但是当我在调用 subplots() 后尝试使用这些更改时，我花了很多时间弄清楚为什么这些答案对我不起作用。

例如：

import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams.update({'font.size': 6,})
fig, ax = plt.subplots()
#create your plot
plt.show()

或者

SMALL_SIZE = 8
MEDIUM_SIZE = 10
BIGGER_SIZE = 12

plt.rc('font', size=SMALL_SIZE)          # controls default text sizes
plt.rc('xtick', labelsize=SMALL_SIZE)    # fontsize of the tick labels
plt.rc('ytick', labelsize=SMALL_SIZE)    # fontsize of the tick labels
fig, ax = plt.subplots()
#create your plot
plt.show()

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评论中提到了它，但值得自己回答：

修改both figsize= 和 dpi= 一起调整图形大小和所有文本标签的比例：

fig, ax = plt.subplots(1, 1, figsize=(8, 4), dpi=100)

（或更短：）

fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 4), dpi=100)

这有点棘手：

figsize 实际上控制文本相对于绘图范围的比例（以及绘图的纵横比）。 dpi 调整笔记本中图形的大小（保持文本的相对比例和绘图纵横比不变）。

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我由@ryggyr 编写了答案的修改版本，它允许对单个参数进行更多控制并适用于多个子图：

def set_fontsizes(axes,size,title=np.nan,xlabel=np.nan,ylabel=np.nan,xticks=np.nan,yticks=np.nan):
    if type(axes) != 'numpy.ndarray':
        axes=np.array([axes])
    
    options = [title,xlabel,ylabel,xticks,yticks]
    for i in range(len(options)):
        if np.isnan(options[i]):
            options[i]=size
        
    title,xlabel,ylabel,xticks,yticks=options
    
    for ax in axes.flatten():
        ax.title.set_fontsize(title)
        ax.xaxis.label.set_size(xlabel)
        ax.yaxis.label.set_size(ylabel)
        ax.tick_params(axis='x', labelsize=xticks)
        ax.tick_params(axis='y', labelsize=yticks)

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