Cómo cambiar el tamaño de fuente en un diagrama matplotlib

¿Cómo se cambia el tamaño de fuente para todos los elementos (marcas, etiquetas, título) en un diagrama matplotlib?

Sé cómo cambiar los tamaños de las etiquetas, esto se hace con:

import matplotlib 
matplotlib.rc('xtick', labelsize=20) 
matplotlib.rc('ytick', labelsize=20) 

Pero, ¿cómo se cambia el resto?

De la documentación de matplotlib ,

font = {'family' : 'normal',
        'weight' : 'bold',
        'size'   : 22}

matplotlib.rc('font', **font)

Este establece la fuente de todos los artículos a la fuente especificada por el objeto kwargs, font.

Alternativamente, también puede usar el rcParams updatemétodo como se sugiere en esta respuesta :

matplotlib.rcParams.update({'font.size': 22})

o

import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams.update({'font.size': 22})

Puede encontrar una lista completa de las propiedades disponibles en la página Customizing matplotlib .

Si eres un fanático del control como yo, es posible que desees establecer explícitamente todos los tamaños de fuente:

import matplotlib.pyplot as plt

SMALL_SIZE = 8
MEDIUM_SIZE = 10
BIGGER_SIZE = 12

plt.rc('font', size=SMALL_SIZE)          # controls default text sizes
plt.rc('axes', titlesize=SMALL_SIZE)     # fontsize of the axes title
plt.rc('axes', labelsize=MEDIUM_SIZE)    # fontsize of the x and y labels
plt.rc('xtick', labelsize=SMALL_SIZE)    # fontsize of the tick labels
plt.rc('ytick', labelsize=SMALL_SIZE)    # fontsize of the tick labels
plt.rc('legend', fontsize=SMALL_SIZE)    # legend fontsize
plt.rc('figure', titlesize=BIGGER_SIZE)  # fontsize of the figure title

Tenga en cuenta que también puede establecer los tamaños llamando al rcmétodo en matplotlib:

import matplotlib

SMALL_SIZE = 8
matplotlib.rc('font', size=SMALL_SIZE)
matplotlib.rc('axes', titlesize=SMALL_SIZE)

# and so on ...

matplotlib.rcParams.update({'font.size': 22})

Si desea cambiar el tamaño de fuente solo para un diagrama específico que ya se ha creado, intente esto:

import matplotlib.pyplot as plt

ax = plt.subplot(111, xlabel='x', ylabel='y', title='title')
for item in ([ax.title, ax.xaxis.label, ax.yaxis.label] +
             ax.get_xticklabels() + ax.get_yticklabels()):
    item.set_fontsize(20)

Actualización: Vea la parte inferior de la respuesta para una forma ligeramente mejor de hacerlo.
Actualización n. ° 2: también descubrí cómo cambiar las fuentes del título de la leyenda.
Actualización n. ° 3: Hay un error en Matplotlib 2.0.0 que está causando que las etiquetas de los ejes logarítmicos vuelvan a la fuente predeterminada. Debería arreglarse en 2.0.1, pero he incluido la solución en la segunda parte de la respuesta.

Esta respuesta es para cualquiera que intente cambiar todas las fuentes, incluida la leyenda, y para cualquiera que intente usar diferentes fuentes y tamaños para cada cosa. No usa rc (que no parece funcionar para mí). Es bastante engorroso, pero no pude familiarizarme con ningún otro método personalmente. Básicamente combina la respuesta de ryggyr aquí con otras respuestas en SO.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.font_manager as font_manager

# Set the font dictionaries (for plot title and axis titles)
title_font = {'fontname':'Arial', 'size':'16', 'color':'black', 'weight':'normal',
              'verticalalignment':'bottom'} # Bottom vertical alignment for more space
axis_font = {'fontname':'Arial', 'size':'14'}

# Set the font properties (for use in legend)   
font_path = 'C:\Windows\Fonts\Arial.ttf'
font_prop = font_manager.FontProperties(fname=font_path, size=14)

ax = plt.subplot() # Defines ax variable by creating an empty plot

# Set the tick labels font
for label in (ax.get_xticklabels() + ax.get_yticklabels()):
    label.set_fontname('Arial')
    label.set_fontsize(13)

x = np.linspace(0, 10)
y = x + np.random.normal(x) # Just simulates some data

plt.plot(x, y, 'b+', label='Data points')
plt.xlabel("x axis", **axis_font)
plt.ylabel("y axis", **axis_font)
plt.title("Misc graph", **title_font)
plt.legend(loc='lower right', prop=font_prop, numpoints=1)
plt.text(0, 0, "Misc text", **title_font)
plt.show()

El beneficio de este método es que, al tener varios diccionarios de fuentes, puede elegir diferentes fuentes / tamaños / pesos / colores para los distintos títulos, elegir la fuente para las etiquetas de marca y elegir la fuente para la leyenda, todo de forma independiente.

ACTUALIZAR:

He desarrollado un enfoque ligeramente diferente y menos abarrotado que elimina los diccionarios de fuentes y permite cualquier fuente en su sistema, incluso las fuentes .otf. Para tener fuentes separadas para cada cosa, simplemente escriba más font_pathy le font_propgusten las variables.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.font_manager as font_manager
import matplotlib.ticker
# Workaround for Matplotlib 2.0.0 log axes bug https://github.com/matplotlib/matplotlib/issues/8017 :
matplotlib.ticker._mathdefault = lambda x: '\\mathdefault{%s}'%x 

# Set the font properties (can use more variables for more fonts)
font_path = 'C:\Windows\Fonts\AGaramondPro-Regular.otf'
font_prop = font_manager.FontProperties(fname=font_path, size=14)

ax = plt.subplot() # Defines ax variable by creating an empty plot

# Define the data to be plotted
x = np.linspace(0, 10)
y = x + np.random.normal(x)
plt.plot(x, y, 'b+', label='Data points')

for label in (ax.get_xticklabels() + ax.get_yticklabels()):
    label.set_fontproperties(font_prop)
    label.set_fontsize(13) # Size here overrides font_prop

plt.title("Exponentially decaying oscillations", fontproperties=font_prop,
          size=16, verticalalignment='bottom') # Size here overrides font_prop
plt.xlabel("Time", fontproperties=font_prop)
plt.ylabel("Amplitude", fontproperties=font_prop)
plt.text(0, 0, "Misc text", fontproperties=font_prop)

lgd = plt.legend(loc='lower right', prop=font_prop) # NB different 'prop' argument for legend
lgd.set_title("Legend", prop=font_prop)

plt.show()

Esperemos que esta sea una respuesta integral

Aquí hay un enfoque totalmente diferente que funciona sorprendentemente bien para cambiar los tamaños de fuente:

¡Cambia el tamaño de la figura !

Usualmente uso un código como este:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
fig = plt.figure(figsize=(4,3))
ax = fig.add_subplot(111)
x = np.linspace(0,6.28,21)
ax.plot(x, np.sin(x), '-^', label="1 Hz")
ax.set_title("Oscillator Output")
ax.set_xlabel("Time (s)")
ax.set_ylabel("Output (V)")
ax.grid(True)
ax.legend(loc=1)
fig.savefig('Basic.png', dpi=300)

Cuanto más pequeño sea ​​el tamaño de la figura, mayor será la fuente en relación con el gráfico . Esto también aumenta los marcadores. Tenga en cuenta que también configuro el dpio punto por pulgada. Aprendí esto al publicar el foro AMTA (American Modeling Teacher of America). Ejemplo del código anterior:

Utilizar plt.tick_params(labelsize=14)

Se puede utilizar plt.rcParams["font.size"]para el ajuste font_sizeen matplotliby también se puede utilizar plt.rcParams["font.family"]para establecer font_familyen matplotlib. Prueba este ejemplo:

import matplotlib.pyplot as plt
plt.style.use('seaborn-whitegrid')

label = [1,2,3,4,5,6,7,8]
x = [0.001906,0.000571308,0.0020305,0.0037422,0.0047095,0.000846667,0.000819,0.000907]
y = [0.2943301,0.047778308,0.048003167,0.1770876,0.532489833,0.024611333,0.157498667,0.0272095]


plt.ylabel('eigen centrality')
plt.xlabel('betweenness centrality')
plt.text(0.001906, 0.2943301, '1 ', ha='right', va='center')
plt.text(0.000571308, 0.047778308, '2 ', ha='right', va='center')
plt.text(0.0020305, 0.048003167, '3 ', ha='right', va='center')
plt.text(0.0037422, 0.1770876, '4 ', ha='right', va='center')
plt.text(0.0047095, 0.532489833, '5 ', ha='right', va='center')
plt.text(0.000846667, 0.024611333, '6 ', ha='right', va='center')
plt.text(0.000819, 0.157498667, '7 ', ha='right', va='center')
plt.text(0.000907, 0.0272095, '8 ', ha='right', va='center')
plt.rcParams["font.family"] = "Times New Roman"
plt.rcParams["font.size"] = "50"
plt.plot(x, y, 'o', color='blue')

Esto es lo que generalmente uso en Jupyter Notebook:

# Jupyter Notebook settings

from IPython.core.display import display, HTML
display(HTML("<style>.container { width:95% !important; }</style>"))
%autosave 0
%matplotlib inline
%load_ext autoreload
%autoreload 2

from IPython.core.interactiveshell import InteractiveShell
InteractiveShell.ast_node_interactivity = "all"


# Imports for data analysis
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
pd.set_option('display.max_rows', 2500)
pd.set_option('display.max_columns', 500)
pd.set_option('display.max_colwidth', 2000)
pd.set_option('display.width', 2000)
pd.set_option('display.float_format', lambda x: '%.3f' % x)

#size=25
size=15
params = {'legend.fontsize': 'large',
          'figure.figsize': (20,8),
          'axes.labelsize': size,
          'axes.titlesize': size,
          'xtick.labelsize': size*0.75,
          'ytick.labelsize': size*0.75,
          'axes.titlepad': 25}
plt.rcParams.update(params)

Basado en lo anterior:

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.font_manager as fm

fontPath = "/usr/share/fonts/abc.ttf"
font = fm.FontProperties(fname=fontPath, size=10)
font2 = fm.FontProperties(fname=fontPath, size=24)

fig = plt.figure(figsize=(32, 24))
fig.text(0.5, 0.93, "This is my Title", horizontalalignment='center', fontproperties=font2)

plot = fig.add_subplot(1, 1, 1)

plot.xaxis.get_label().set_fontproperties(font)
plot.yaxis.get_label().set_fontproperties(font)
plot.legend(loc='upper right', prop=font)

for label in (plot.get_xticklabels() + plot.get_yticklabels()):
    label.set_fontproperties(font)

Esta es una extensión de la respuesta de Marius Retegan . Puede crear un archivo JSON separado con todas sus modificaciones y luego cargarlo con rcParams.update. Los cambios solo se aplicarán al script actual. Entonces

import json
from matplotlib import pyplot as plt, rcParams

s = json.load(open("example_file.json")
rcParams.update(s)

y guarde este 'archivo_ejemplo.json' en la misma carpeta.

{
  "lines.linewidth": 2.0,
  "axes.edgecolor": "#bcbcbc",
  "patch.linewidth": 0.5,
  "legend.fancybox": true,
  "axes.color_cycle": [
    "#348ABD",
    "#A60628",
    "#7A68A6",
    "#467821",
    "#CF4457",
    "#188487",
    "#E24A33"
  ],
  "axes.facecolor": "#eeeeee",
  "axes.labelsize": "large",
  "axes.grid": true,
  "patch.edgecolor": "#eeeeee",
  "axes.titlesize": "x-large",
  "svg.fonttype": "path",
  "examples.directory": ""
}

Estoy totalmente de acuerdo con el profesor Huster en que la forma más sencilla de proceder es cambiar el tamaño de la figura, lo que permite mantener las fuentes predeterminadas. Simplemente tuve que complementar esto con una opción bbox_inches al guardar la figura como un pdf porque las etiquetas del eje se cortaron.

import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize=(4,3))
plt.savefig('Basic.pdf', bbox_inches='tight')