


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!

Python convient à la science des données, au développement Web et aux tâches d'automatisation, tandis que C convient à la programmation système, au développement de jeux et aux systèmes intégrés. Python est connu pour sa simplicité et son écosystème puissant, tandis que C est connu pour ses capacités de contrôle élevées et sous-jacentes.

Vous pouvez apprendre les concepts de programmation de base et les compétences de Python dans les 2 heures. 1. Apprenez les variables et les types de données, 2. Flux de contrôle maître (instructions et boucles conditionnelles), 3. Comprenez la définition et l'utilisation des fonctions, 4. Démarrez rapidement avec la programmation Python via des exemples simples et des extraits de code.

Python est largement utilisé dans les domaines du développement Web, de la science des données, de l'apprentissage automatique, de l'automatisation et des scripts. 1) Dans le développement Web, les cadres Django et Flask simplifient le processus de développement. 2) Dans les domaines de la science des données et de l'apprentissage automatique, les bibliothèques Numpy, Pandas, Scikit-Learn et Tensorflow fournissent un fort soutien. 3) En termes d'automatisation et de script, Python convient aux tâches telles que les tests automatisés et la gestion du système.

Vous pouvez apprendre les bases de Python dans les deux heures. 1. Apprenez les variables et les types de données, 2. Structures de contrôle maître telles que si les instructions et les boucles, 3. Comprenez la définition et l'utilisation des fonctions. Ceux-ci vous aideront à commencer à écrire des programmes Python simples.

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