Tutoriel Matplotlib - Étiquette d'axe

Jinku Hu 21 mars 2022
Tutoriel Matplotlib - Étiquette d'axe

Dans ce tutoriel, nous allons apprendre à connaître les étiquettes d’axes, les titres et les légendes dans Matplotlib. Ils peuvent aider le graphique à s’expliquer dans un tel contexte.

Label d’axe dans Matplotlib

matplotlib.pyplot.xlabel(label, fontdict=None, labelpad=None, **kwargs)

Il fixe l’étiquette pour l’axe des x. De même, matplotlib.pyplot.ylabel définit le label de l’axe des y.

Paramètres

Nom Description
label texte des étiquettes
fontdict dictionnaire des polices de texte des étiquettes, comme la famille, la couleur, le poids et la taille
labelpad Espacement en points entre l’étiquette et l’axe des x
# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.linspace(0, 4 * np.pi, 1000)
y = np.sin(x)

plt.figure(figsize=(4, 3))


plt.plot(x, y, "r")
plt.xlabel("Time (s)", family="serif", color="r", weight="normal", size=16, labelpad=6)

plt.show()

Matplotlib Line Chart - Étiquette d’axe

Il précise l’étiquette de l’axe des x ci-dessous,

plt.xlabel("Time (s)", family="serif", color="r", weight="normal", size=16, labelpad=6)

Vous trouverez ci-dessous une explication détaillée,

  • Times(s)

Voici le texte de l’étiquette de l’axe des x

  • family='serif'

Il spécifie que la famille de polices du texte de l’étiquette doit être serif. Vous pouvez choisir la famille parmi les options populaires comme [ 'serif' | 'sans-serif' | 'cursive' | 'fantasy' | 'monospace' ].

  • color='r'

Le texte de la police a la couleur du rouge.
Reportez-vous à l’option de couleur dans le dernier chapitre pour choisir d’autres couleurs.

  • weight = 'normal'

Il spécifie que le texte de l’étiquette doit avoir un poids normal.
L’option de poids est
['light', 'normal', 'medium', 'semibold', 'bold', 'heavy', 'black'].

  • size=16

Il attribue la taille de la police à 16.

  • labelpad = 6

La distance entre l’axe des x et l’étiquette est de 6 points.

Auteur: Jinku Hu
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Founder of DelftStack.com. Jinku has worked in the robotics and automotive industries for over 8 years. He sharpened his coding skills when he needed to do the automatic testing, data collection from remote servers and report creation from the endurance test. He is from an electrical/electronics engineering background but has expanded his interest to embedded electronics, embedded programming and front-/back-end programming.

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