Matplotlib مكتبة قوية في بايثون لإنشاء تصورات مرئية. يتطلب التواصل الفعال من خلال الرسوم البيانية الاهتمام بالتفاصيل، بما في ذلك أحجام الخطوط. تشرح هذه المقالة ثلاثة طرق للتحكم في حجم خط عناوين وعلامات المحاور في رسوم Matplotlib البيانية الخاصة بك.
جدول المحتويات
- ضبط أحجام الخطوط مباشرةً باستخدام
fontsize - تعديل
rcParamsفي Matplotlib - التحكم غير المباشر عبر تحديد حجم الصورة والمحاور
ضبط أحجام الخطوط مباشرةً باستخدام fontsize
أبسط طريقة تتضمن استخدام معلمة fontsize ضمن دوال ضبط العنوان والعلامات: plt.title()، و plt.xlabel()، و plt.ylabel(). يوفر هذا تحكمًا دقيقًا في العناصر الفردية.
import matplotlib.pyplot as plt
# بيانات نموذجية
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 1, 3, 5]
# إنشاء الرسم البياني
plt.plot(x, y)
# ضبط العنوان والعلامات بأحجام خطوط محددة
plt.title("عنوان الرسم البياني الخاص بي", fontsize=20)
plt.xlabel("علامة المحور X", fontsize=16)
plt.ylabel("علامة المحور Y", fontsize=16)
# عرض الرسم البياني
plt.show()
اضبط قيم fontsize حسب الحاجة. قد تتسع الرسوم البيانية الأكبر لأحجام خطوط أكبر دون أن تبدو مُزدحمة.
تعديل rcParams في Matplotlib
للحصول على أحجام خطوط ثابتة عبر رسوم بيانية متعددة، قم بتعديل قاموس rcParams في Matplotlib. التغييرات التي تتم هنا تؤثر على الرسوم البيانية اللاحقة ما لم يتم تجاوزها محليًا.
import matplotlib.pyplot as plt
# تعديل أحجام الخطوط الافتراضية
plt.rcParams.update({'font.size': 14})
plt.rcParams['axes.titlesize'] = 18
plt.rcParams['axes.labelsize'] = 16
# بيانات نموذجية
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 1, 3, 5]
# إنشاء الرسم البياني
plt.plot(x, y)
# ضبط العنوان والعلامات (تُورث من rcParams ما لم يتم تجاوزها)
plt.title("عنوان الرسم البياني الخاص بي")
plt.xlabel("علامة المحور X")
plt.ylabel("علامة المحور Y")
# عرض الرسم البياني
plt.show()
يضمن هذا النهج التوحيد في تصوراتك المرئية. تذكر أن إعدادات العناصر المحددة (مثل axes.titlesize) ستُلغي إعداد font.size العام.
التحكم غير المباشر عبر تحديد حجم الصورة والمحاور
على الرغم من عدم ضبط حجم الخط مباشرةً، فإن ضبط أبعاد الصورة والمحاور يؤثر بشكل غير مباشر على حجم الخط الظاهر. توفر الرسوم البيانية الأكبر مساحة أكبر، مما يجعل الخطوط الأكبر حجمًا أكثر قابلية للقراءة.
import matplotlib.pyplot as plt
# بيانات نموذجية
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 1, 3, 5]
# إنشاء الرسم البياني باستخدام النهج الموجه للكائنات
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))
ax.plot(x, y)
# ضبط العنوان والعلامات باستخدام الأسلوب الموجه للكائنات
ax.set_title("عنوان الرسم البياني الخاص بي", fontsize=20)
ax.set_xlabel("علامة المحور X", fontsize=16)
ax.set_ylabel("علامة المحور Y", fontsize=16)
# عرض الرسم البياني
plt.show()
تتحكم معلمة figsize في plt.subplots() في حجم الصورة. يُنصح عمومًا باستخدام النهج الموجه للكائنات (دوّال ax.set_*) لتحسين التنظيم، خاصةً في الرسوم البيانية المعقدة.
من خلال الجمع بين هذه التقنيات، يمكنك إدارة أحجام الخطوط بشكل فعال في تصورات Matplotlib المرئية، مما يؤدي إلى رسوم بيانية أوضح وأكثر جاذبية بصريًا.