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Tutoriel Python

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Python Comment

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Exemples Python

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Étiquettes et titre Matplotlib

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Créer des étiquettes pour un tracé

Avec Pyplot, vous pouvez utiliser les fonctions xlabel()et ylabel()pour définir une étiquette pour les axes x et y.

Exemple

Ajoutez des libellés aux axes x et y :

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.array([80, 85, 90, 95, 100, 105, 110, 115, 120, 125])
y = np.array([240, 250, 260, 270, 280, 290, 300, 310, 320, 330])

plt.plot(x, y)

plt.xlabel("Average Pulse")
plt.ylabel("Calorie Burnage")

plt.show()

Résultat:

Créer un titre pour un tracé

Avec Pyplot, vous pouvez utiliser la title()fonction pour définir un titre pour le tracé.

Exemple

Ajoutez un titre de tracé et des étiquettes pour les axes x et y :

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.array([80, 85, 90, 95, 100, 105, 110, 115, 120, 125])
y = np.array([240, 250, 260, 270, 280, 290, 300, 310, 320, 330])

plt.plot(x, y)

plt.title("Sports Watch Data")
plt.xlabel("Average Pulse")
plt.ylabel("Calorie Burnage")

plt.show()

Résultat:

Définir les propriétés de la police pour le titre et les étiquettes

Vous pouvez utiliser le fontdictparamètre dans xlabel(), ylabel()et title()pour définir les propriétés de police du titre et des étiquettes.

Exemple

Définissez les propriétés de la police pour le titre et les étiquettes :

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.array([80, 85, 90, 95, 100, 105, 110, 115, 120, 125])
y = np.array([240, 250, 260, 270, 280, 290, 300, 310, 320, 330])

font1 = {'family':'serif','color':'blue','size':20}
font2 = {'family':'serif','color':'darkred','size':15}

plt.title("Sports Watch Data", fontdict = font1)
plt.xlabel("Average Pulse", fontdict = font2)
plt.ylabel("Calorie Burnage", fontdict = font2)

plt.plot(x, y)
plt.show()

Résultat:

Positionner le titre

Vous pouvez utiliser le locparamètre in title()pour positionner le titre.

Les valeurs légales sont : 'left', 'right' et 'center'. La valeur par défaut est 'centre'.

Exemple

Positionnez le titre à gauche :

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.array([80, 85, 90, 95, 100, 105, 110, 115, 120, 125])
y = np.array([240, 250, 260, 270, 280, 290, 300, 310, 320, 330])

plt.title("Sports Watch Data", loc = 'left')
plt.xlabel("Average Pulse")
plt.ylabel("Calorie Burnage")

plt.plot(x, y)
plt.show()

Résultat:


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