


Comment modifier la taille de la police de divers éléments dans les tracés Matplotlib ?
Modification de la taille de la police sur les tracés Matplotlib
Lors de la création de visualisations à l'aide de matplotlib, il est souvent nécessaire d'ajuster la taille de la police pour plus de lisibilité et de clarté visuelle. Bien que l'on sache que la taille des étiquettes de ticks peut être manipulée via matplotlib.rc('xtick', labelsize=20), la question se pose : "Comment changer la taille de la police pour d'autres éléments ?"
Selon matplotlib documentation, la manipulation des polices est effectuée à l'aide du paramètre font :
<code class="python">font = {'family' : 'normal', 'weight' : 'bold', 'size' : 22} matplotlib.rc('font', **font)</code>
Cette approche définit la police de tous les éléments selon les spécifications définies par le dictionnaire des polices. Alternativement, la méthode rcParams peut être utilisée :
<code class="python">matplotlib.rcParams.update({'font.size': 22})</code>
Ou, pour une syntaxe plus concise :
<code class="python">import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams.update({'font.size': 22})</code>
Pour une liste complète des propriétés disponibles, reportez-vous à la page Personnalisation de matplotlib.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

ForhandlingLargedatasetSInpython, UsenumpyArraysforbetterperformance.1) NumpyArraysAremeMory-EfficientAndFasterFornumericalOperations.2) EvitUnneceSsaryTypeConversions.3) Le effet de levier

Inpython, listSusedynamicMemoryallocation withover-allocation, whileLumpyArraySallocateFixedMemory.1) listsallocatemoreMoryThreededEdededInitialement, redimensipwenessary.2) NumpyArraySallocateExactMemoryForElements, offrantwectable usinessflexibilité.

Inpython, YouCanscthedatatatypeyfelemememedenernSspant.1) usenpynernrump.1) usenpynerp.dloatp.ploatm64, formateur préséconstrolatatype.

NumpyissentialFornumericalComputingInpythondutOtsSpeed, MemoryEfficiency et ComprehenSiveMathematicalFunctions.1) It'sfastBecauseitPerformSoperations INC.2) NumpyArraySareMoremory-EfficientThanpythonlists.3)

ContigusMymoryallocationiscrucialforAraySBauseitallowsforefficient andfastelementAccess.1) iTenablesConstanttimeAccess, o (1), duetoDirectAddressCalculation.2) itimproveScacheefficiendyAllowingMultipleElementFetchesperCacheline.3) itsimplieniesMemorymorymorymorymorymory

SlitingyPapyThonListIsDoneUsingTheSyntaxList [Démarrage: arrêt: étape] .He'showitworks: 1) startisheindexofthefirStelementoinclude.2) stopisTheIndexoftheFirstelementsoexclude.3) StepistheincrementBetweenselans.it'susefulfactingPortationSoListShsandCanusegeg

NumpyAllowsForvariousOperations ONARRAYS: 1) BasicarithmeticLikeaddition, Soustraction, Multiplication, anddivision; 2) AdvancedOperationSuchasmatrixMultiplication; 3) Element-Wiseoperations withoutExplicitloop

ArraySinpython, en particulier ThroughNumpyandPandas, aressentialfordataanalysis, offingspeeedAfficiency.1) numpyarrayablefficienthandlingoflargedatasetsandComplexOperationsLikEMoVingAverages.2)


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