Matplotlib作图中坐标轴字体的加粗斜体格式

背景介绍

科研作图中，坐标轴的字体、字号等参数有常用的选择，我常用的参数如下，坐标轴名称的字体是roman，字体需要加粗；坐标轴刻度的

字体是roman，字体需要斜体(italic)，坐标轴名称和刻度的字号相同。

实现方法

坐标轴名称通过ax.set_xlabel函数进行设置，典型的设置方法如下，ax.set_xlabel(“Distances / m”, font1)```，其中，第一个形式参数是坐标轴名称，第二个形式参数是名称的字体、字号等参数的设置。

坐标轴刻度的设置通过ax.get_xticklabels()、ax.get_yticklabels()进行设置，上述两个函数分别返回X轴和Y轴的坐标轴刻度，在Python的Matplotlib中被称为"tick label"。

示例程序如下，

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib.font_managerdef ReadFile(path, fileName):print("Data File Path : {}".format(path))print("File Name : {}".format(fileName))# readf = open(path+fileName)lines = f.readlines()distances = []for line in lines:line = line.strip().split()distances.append(float(line[0])*1000.)distances = np.array(distances)return distancesif __name__=='__main__':print('hello')for f in matplotlib.font_manager.fontManager.ttflist:print(f.name)path = '../step4-cylinderSegmentation-tiltedCamera/build/'fileName = 'data_distances.txt'distances = ReadFile(path, fileName)hist, bin_edges = np.histogram(distances)print(hist)print(bin_edges)# get width of each binbinWidth = (bin_edges[1] - bin_edges[0])# get the center of each binbin_centers = bin_edges[:-1] + binWidth# label of the bar plotlabel = str(round(distances.mean(),2)) + '$\pm$' + str(round(distances.std(),2)) + 'mm'# figurefigsize = 8,6figure, ax = plt.subplots(figsize=figsize)# draw a bar plotax.bar(bin_centers, hist, width=binWidth*0.8, label=label)# set font for labels in two axisfont1 = {'family': 'Nimbus Roman','weight': 'bold','style':'normal','size': 15,}font2 = {'family': 'Nimbus Roman','weight': 'normal','style':'italic','size': 16,}ax.set_xlabel("Distances / mm", font1)ax.set_ylabel("Counts", font1)#设置坐标刻度值的大小以及刻度值的字体plt.tick_params(labelsize=15)labels = ax.get_xticklabels() + ax.get_yticklabels()[label.set_fontname('Nimbus Roman') for label in labels][label.set_fontstyle('italic') for label in labels]# set titleplt.title("Distribution of Distances from pionts in the cloud to Cylinder", fontsize=12)# draw legendplt.legend()# tight layoutplt.tight_layout()# save figureplt.savefig('figure_step4_distances.png')# print figure on screenplt.show()

效果如图，

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