Matplotlib Tutorial - Etichetta dell'asse

Jinku Hu 15 febbraio 2024
Matplotlib Tutorial - Etichetta dell'asse

In questo tutorial impareremo a conoscere le etichette degli assi, i titoli e le leggende di Matplotlib. Queste potrebbero aiutare il grafico ad essere autoesplicativo con questo tipo di contesto.

Etichetta dell’asse di Matplotlib

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

Imposta l’etichetta per l’asse delle x. Allo stesso modo, matplotlib.pyplot.ylabel imposta l’etichetta dell’asse y.

Parametri

Nome Descrizione
label testo dell’etichetta
fontdict dizionario dei caratteri del testo dell’etichetta, come la famiglia, il colore, il peso e le dimensioni
labelpad Spaziatura nei punti tra l’etichetta e l’asse delle 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()

Grafico della linea Matplotlib -Etichetta dell’asse

Specifica l’etichetta dell’asse delle ascisse qui sotto,

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

Di seguito la spiegazione dettagliata,

  • Times(s)

Questo è il testo dell’etichetta dell’asse delle x

  • family='serif'

Specifica che la famiglia di caratteri del testo dell’etichetta deve essere serif. Si può scegliere la famiglia tra le opzioni popolari come ['serif' | 'sans-serif' | 'cursive' | 'fantasy' | 'monospace'].

  • color='r'

Il testo del font ha il colore rosso.
Fare riferimento all’opzione colore nell’ultimo capitolo per raccogliere più colori.

  • weight='normal'

Specifica il testo dell’etichetta per avere un peso normale.
L’opzione del peso è
['light', 'normal', 'medium', 'semibold', 'bold', 'heavy', 'black']

  • size=16

Assegna la dimensione del carattere a 16.

  • labelpad = 6

La distanza tra l’asse x e l’etichetta è di 6 punti.

Autore: 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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