より良い読書体験のために、ポークしてください：
カタログ
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif'] =['Microsoft YaHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
plt.figure(dpi=150)
#mapfigure全体のタイトルのカスタム設定
plt.suptitle('地図全体のタイトル: suptitle',#タイトル名
x=0.5,#x軸の位置
y=0.98,#y軸の位置
size=15, #
ha='center', #水平位置。x,yを基準とする。オプションパラメータ：{'center', 'left', right'}, default: 'center'
va='top',#垂直方向の位置。x,yではない相対位置。オプションのパラメータ：{'top', 'center', 'bottom', 'baseline'}, default: 'top'
weight='bold',#フォントの太さ、以下のパラメータはオプションである。
# '''weight{a numeric value in range 0-1000, 'ultralight', 'light',
#'normal', 'regular', 'book', 'medium', 'roman', 'semibold', 'demibold',
#'demi', 'bold', 'heavy', 'extra bold', 'black'}'''
#その他は matplotlib から継承できる。.text
#タイトルもテキストなので、text属性を使うことができる。
rotation=1,##タイトルの回転、回転の度合いを渡す。, 'horizontal'
)
plt.subplot(1,1,1)#部分グラフを描く
#テキスト属性辞書を設定する
font_self = {'family':'Microsoft YaHei',#フォントを設定する
'fontsize': 10,#タイトルサイズ
'fontweight' : 'bold',#タイトルの太さ、デフォルトplt.rcParams['axes.titleweight']
'color' : (.228,.21,.28),
#'verticalalignment': 'baseline',
# 'horizontalalignment': 'right'
}
#各サブグラフのタイトルのカスタム設定
plt.title('各サブグラフ軸のタイトル: title',
fontdict=font_self,
loc='left',#{'center', 'left', 'right'}
#以下の2つのパラメータは、前の辞書またはここで設定することができる。存在する場合、locは図全体にわたるタイトルの位置を指し、例えば、left aboveは軸の左端ではなく、図の左端との整列を指す。
#ha='center',#loc, オプションパラメータの使用に影響する：{'center', 'left', right'}, default: 'center'
#va='center'#loc, オプションパラメータの使用に影響する：{'top', 'center', 'bottom', 'baseline'}, default: 'top'
pad=7,#サブグラフタイトルの上軸からの距離、デフォルトは6.0
#その他は matplotlib から継承できる。.text
rotation=360,#タイトルの回転、回転の度合いを渡す。, 'horizontal'
)
#軸のオンとオフを切り替える
plt.gca().spines['top'].set_visible(False)#上軸を閉じる
plt.gca().spines['bottom'].set_visible(True)#X軸座標軸をオンにする
plt.gca().spines['left'].set_visible(True)#Y軸をオンにする
plt.gca().spines['right'].set_visible(False)#右軸を閉じる
##plt.gca()多くの属性があるので、スケール値、スケール、スケール値の範囲などを自分で実験することもできる！
plt.gca().spines['bottom'].set_color('black')#x軸の色設定
plt.gca().spines['bottom'].set_linewidth(10)#x軸の太さ、下の大きな黒いものはここの仕事である
plt.gca().spines['bottom'].set_linestyle('--')#x軸の直線性
#ここでもまた、軸スパインのプロパティの氷山の一角しか挙げていないが、自分で実験することもできる！
#グリッド線を引く
plt.grid()
#軸のスケールとスケール値の操作
plt.tick_params(axis='x',#オプションの引数で、その方向の軸の目盛り操作を行う。{'x', 'y', 'both'}
which='both',#プライマリスケールかセカンダリスケールかを指定する。{'major', 'minor', 'both'}
colors='r',#スケールカラー
#次の4つのパラメータは、上下左右の軸のスケールのオフとオンを制御する。
top='on',#上軸はスケール値と軸の間の線で回転する
bottom='on',#x軸はスケール値と軸の間の線を閉じる
left='on',
right='on',
direction='out',#tickzorderの方向。オプションのパラメータは{'in', 'out', 'inout'}
length=10,#tick
width=2,#tick
pad=10,#tickスケール値からの距離
labelsize=10,#スケールサイズ
labelcolor='#008856',#スケール値の色
zorder=0,
#次の4つのパラメータは、上下左右の軸のスケール値のオフとオンを制御する。
labeltop='on',#上軸のスケール値もこの時点でオンになっている
labelbottom='on',
labelleft='on',
labelright='off',
labelrotation=45,#スケール値を軸から角度だけ回転させる
grid_color='pink',#軸のスケール値に対応するグリッド線の色。.grid()
grid_alpha=1,#グリッド線の透明度
grid_linewidth=10,#グリッド線の幅
grid_linestyle='-',#グリッド線，{'-', '--', '-.', ':', '',matplotlib.lines.Line2Dこれらはすべて
)
#plt.xticks([])#x軸スケール値のトリックオフ
plt.xticks(np.arange(0, 2, step=0.2),list('abcdefghigk'),rotation=45)
#スケールのラベルの値をカスタマイズすれば、スケールはあなたが望むものとして表示される！
#スケール範囲を設定する
plt.xlim(0,2)#x軸スケール値範囲
plt.ylim(0,2)#y軸スケール値範囲
#plt.gca().set((xlim=[0, 2], ylim=[0, 2])#x軸y軸の範囲操作
#スケール値間のステップサイズを設定する
from matplotlib.pyplot import MultipleLocator
plt.gca().xaxis.set_major_locator(MultipleLocator(0.2))
plt.gca().xaxis.set_minor_locator(MultipleLocator(0.1))
#plt.minorticks_off()#各目盛りを表示するかどうか
plt.xlabel('X'axis_title',
labelpad=22,#x軸タイトルのxlabelと軸の間の距離
fontdict=font_self,#xlabelのフォント、サイズ、色、太さを設定する。
#上記と同様、matplotlibから継承できる。.text
rotation=90
)
この記事では、軸、スケール値、スケール、サブプロットタイトル、プロットタイトル、軸タイトル、グリッド線と詳細な設定の他のパラメータでmatplotlib.pyplotプロットメソッドの詳細について説明しますが、公式サイトに相対的にはまだ氷山の一角です。
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9
あるパラメータがどのような働きをするのか、それを変更した後の効果を確認したいのです。
上記のコードの結果
2.補足情報1：plt.gca()の全プロパティ
3.補足情報2：plt.gca().spinesプロパティ
.org/api/_as_gen...matplotlib.org/api/_as_gen...matplotlib.org/api/text_ap...matplotlib.matplotlib.org/api/_as_gen... matplotlib.org/api/_as_gen... matplotlib.org/api/spines_...
パブリック・ナンバーへようこそ：ピトニック・バイオロジカル・ピープル
