Шрифты в графиках Matplotlib: настройка размера для четкости

Для кого эта статья:

• Аналитики данных и профессионалы в области визуализации
• Студенты и начинающие исследователи, изучающие Python и Matplotlib

• Специалисты, работающие над презентациями и научными публикациями

  Графики — это ваш визуальный язык общения с данными, и размер шрифта в них имеет такое же значение, как и тональность голоса во время презентации. Слишком мелкий текст на графике превращает важное исследование в нечитаемую головоломку, а неправильно оформленные заголовки и подписи осей могут похоронить самые блестящие аналитические выводы. Matplotlib — мощный инструмент визуализации в Python, но его стандартные настройки шрифтов редко соответствуют профессиональным требованиям. Давайте разберемся, как сделать так, чтобы ваши графики не просто отображали данные, а эффективно доносили их суть через грамотное форматирование текста. 📊

Если вы всерьез планируете строить карьеру в области анализа данных и визуализации, вам необходимо глубокое понимание Python и его библиотек. Обучение Python-разработке от Skypro включает расширенные модули по работе с Matplotlib, где вы научитесь создавать профессиональные графики, которые не стыдно показать на конференциях уровня PyCon. Программа адаптирована под реальные задачи аналитиков и исследователей, что позволит вам сразу применять полученные навыки на практике.

Основные методы изменения размера шрифта в Matplotlib

Библиотека Matplotlib предоставляет несколько подходов к изменению размера шрифта на графиках. Каждый метод имеет свои особенности и оптимален для определённых сценариев использования. Знание этих методов позволит вам гибко настраивать визуализации под любые требования — от научных публикаций до бизнес-презентаций.

Вот ключевые способы управления размером шрифта в Matplotlib:

• Прямое указание параметра fontsize в методах для создания элементов текста (title, xlabel, ylabel)
• Применение метода set_fontsize() к уже созданным текстовым объектам
• Использование объекта FontProperties для комплексной настройки шрифтов
• Глобальное изменение настроек через rc_params для унификации всех графиков
• Применение стилей для быстрого переключения между наборами настроек

Размер шрифта в Matplotlib можно задавать в различных единицах измерения: в пунктах (10, 12, 14...), как относительный размер ('small', 'medium', 'large', 'x-large'), или даже в процентах от размера фигуры.

Выбор метода настройки шрифтов зависит от конкретной задачи и требований к итоговому графику. Для единичной визуализации достаточно простого указания параметра fontsize, в то время как для серьезных проектов более эффективным будет настройка глобальных параметров.

Андрей Соколов, ведущий аналитик данных

Когда я начинал работать с визуализацией исследовательских данных, мои графики неизменно вызывали нарекания у научного руководителя. "Невозможно разобрать подписи на постере", – говорил он, и был прав. Стандартные настройки Matplotlib делали мои визуализации нечитаемыми на большом расстоянии.

Поворотным моментом стал случай, когда мой доклад отклонили на конференции именно из-за плохо оформленных графиков. После этого я разработал собственный шаблон настроек шрифтов для Matplotlib. Теперь я использую глобальные rc-параметры, устанавливая для заголовков размер 16pt, для осей – 14pt, а для легенд – 12pt. Это универсальное соотношение работает как для презентаций, так и для научных публикаций.

Настройка размера шрифта заголовка графика

Заголовок графика — это первое, на что обращает внимание зритель. Грамотно оформленный заголовок должен быть достаточно крупным, чтобы привлечь внимание, но не настолько большим, чтобы визуально подавлять сами данные. В Matplotlib существует несколько подходов к настройке шрифта заголовка.

Самый простой способ — использование параметра fontsize при создании заголовка:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# Создаем данные для графика
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

# Создаем график и настраиваем размер шрифта заголовка
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(x, y)
plt.title('Синусоида с настроенным заголовком', fontsize=20)
plt.grid(True)
plt.show()

Также вы можете использовать метод set_fontsize() для уже созданного заголовка, что удобно при программном определении размера шрифта:

# Альтернативный подход с использованием объекта заголовка
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))
ax.plot(x, y)
title = ax.set_title('Синусоида с настроенным заголовком')
title.set_fontsize(20)
ax.grid(True)
plt.show()

Для более гибкого контроля над заголовком можно использовать словарь с параметрами шрифта, который позволяет одновременно настроить несколько атрибутов:

# Использование словаря для комплексной настройки заголовка
font_dict = {
'family': 'serif',
'color': 'darkblue',
'weight': 'bold',
'size': 18,
}
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(x, y)
plt.title('Заголовок с комплексным форматированием', fontdict=font_dict)
plt.grid(True)
plt.show()

Вот сравнительная таблица размеров шрифта заголовка для различных типов визуализаций:

При выборе размера шрифта заголовка учитывайте также размер самого графика. При уменьшении размера фигуры пропорционально должен уменьшаться и размер шрифта, чтобы сохранить баланс между текстом и данными.

Изменение шрифта меток осей X и Y

Метки осей X и Y имеют критическое значение для интерпретации данных на графике. Они должны быть достаточно крупными, чтобы пользователь мог без труда их прочитать, но не настолько большими, чтобы отвлекать от самих данных. Matplotlib предлагает несколько подходов к настройке этих элементов.

Базовый способ — указание параметра fontsize напрямую при создании меток:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(x, y)
plt.xlabel('Время (сек)', fontsize=14)
plt.ylabel('Амплитуда', fontsize=14)
plt.title('График с настроенными метками осей', fontsize=16)
plt.grid(True)
plt.show()

Для более тонкой настройки можно использовать методы set_fontsize() объектов меток:

fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))
ax.plot(x, y)

# Создаем метки и затем настраиваем их размер
x_label = ax.set_xlabel('Время (сек)')
y_label = ax.set_ylabel('Амплитуда')
title = ax.set_title('График с настроенными метками осей')

# Применяем настройки шрифта
x_label.set_fontsize(14)
y_label.set_fontsize(14)
title.set_fontsize(16)

ax.grid(True)
plt.show()

Если вам нужно установить одинаковые параметры для обеих осей, эффективнее использовать метод tick_params:

plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(x, y)
plt.xlabel('Время (сек)', fontsize=14)
plt.ylabel('Амплитуда', fontsize=14)
plt.title('График с настроенными делениями осей', fontsize=16)

# Настраиваем размер шрифта делений на осях
plt.tick_params(axis='both', labelsize=12)
plt.grid(True)
plt.show()

При работе с несколькими подграфиками важно обеспечить единообразие настроек шрифта. Вот эффективный способ для этого:

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2, 1, figsize=(10, 8))

# Первый подграфик
ax1.plot(x, y)
ax1.set_xlabel('Время (сек)', fontsize=12)
ax1.set_ylabel('Синус', fontsize=12)
ax1.set_title('Синусоида', fontsize=14)
ax1.tick_params(axis='both', labelsize=10)

# Второй подграфик
ax2.plot(x, np.cos(x))
ax2.set_xlabel('Время (сек)', fontsize=12)
ax2.set_ylabel('Косинус', fontsize=12)
ax2.set_title('Косинусоида', fontsize=14)
ax2.tick_params(axis='both', labelsize=10)

plt.tight_layout()
plt.show()

При оформлении графиков с двойными осями (например, с разными шкалами слева и справа), важно обеспечить различимость меток:

fig, ax1 = plt.subplots(figsize=(10, 6))

# Данные для левой оси
ax1.plot(x, np.sin(x), 'b-')
ax1.set_xlabel('Время (сек)', fontsize=14)
ax1.set_ylabel('Синус', fontsize=14, color='b')
ax1.tick_params(axis='y', labelcolor='b', labelsize=12)

# Создаем вторую ось с другим масштабом
ax2 = ax1.twinx()
ax2.plot(x, 1000 * np.cos(x), 'r-')
ax2.set_ylabel('Косинус (×1000)', fontsize=14, color='r')
ax2.tick_params(axis='y', labelcolor='r', labelsize=12)

plt.title('График с двумя осями Y', fontsize=16)
plt.grid(True)
plt.tight_layout()
plt.show()

Обратите внимание на следующие рекомендации для шрифтов меток осей:

• Размер шрифта меток осей обычно должен быть на 2-4 пункта меньше, чем размер заголовка
• Числовые деления на осях следует делать еще на 1-2 пункта меньше, чем метки осей
• При настройке шрифтов учитывайте финальный размер графика при отображении
• Для графиков с большим количеством делений используйте более компактные шрифты
• Контрастные цвета для различных осей улучшают читаемость при наличии двойных осей

Марина Волкова, дата-сайентист

Работая над проектом прогнозирования финансовых рынков, я столкнулась с проблемой презентации сложных графиков руководству. Мои визуализации содержали множество линий, и стандартные настройки Matplotlib делали подписи осей практически нечитаемыми, особенно при проецировании на экран в конференц-зале.

Я потратила целый день, экспериментируя с настройками шрифтов, пока не нашла оптимальное решение. Ключевым открытием стало использование метода tick_params для настройки размера делений на осях в сочетании с увеличенными метками. Я установила для заголовка размер 18pt, для названий осей — 16pt, а для числовых меток — 14pt. При этом я сделала оси и сетку более светлыми, чтобы они не конкурировали с текстом.

Результат превзошел ожидания — на следующей презентации руководитель отдела впервые похвалил не только мои аналитические выводы, но и то, как четко я их визуализировала.

Использование FontProperties для комплексной настройки

Для продвинутого контроля над шрифтами в Matplotlib существует мощный инструмент — класс FontProperties. Он позволяет точно настроить все параметры шрифта: гарнитуру, размер, начертание, плотность и другие характеристики. Это особенно полезно, когда вам нужна высокая степень контроля над типографикой в графиках.

Основное преимущество FontProperties — возможность создать объект с настройками шрифта и применять его ко всем элементам графика, обеспечивая единообразие оформления. Вот как это выглядит на практике:

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

# Создаем объект FontProperties
font_prop = FontProperties()
font_prop.set_family('serif')
font_prop.set_name('Times New Roman')
font_prop.set_size(14)
font_prop.set_weight('bold')
font_prop.set_style('italic')

# Создаем данные и график
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(x, y)

# Применяем настройки шрифта ко всем текстовым элементам
plt.title('График синусоиды', fontproperties=font_prop)

# Для других элементов можно изменить отдельные параметры
subtitle_font = FontProperties(font_prop)
subtitle_font.set_style('normal')
subtitle_font.set_size(12)

plt.xlabel('Время (сек)', fontproperties=subtitle_font)
plt.ylabel('Амплитуда', fontproperties=subtitle_font)

plt.grid(True)
plt.show()

Вы также можете создать объект FontProperties с помощью конструктора, передавая все параметры сразу:

# Альтернативный способ создания FontProperties
title_font = FontProperties(family='sans-serif', name='Arial', 
size=16, weight='bold', style='normal')
axis_font = FontProperties(family='sans-serif', name='Arial', 
size=14, weight='normal', style='normal')

plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(x, y)
plt.title('График с использованием FontProperties', fontproperties=title_font)
plt.xlabel('Время (сек)', fontproperties=axis_font)
plt.ylabel('Амплитуда', fontproperties=axis_font)
plt.grid(True)
plt.show()

Особенно полезным FontProperties становится при работе с нестандартными шрифтами. Вот как можно использовать собственный шрифт в графике:

# Загрузка пользовательского шрифта
custom_font = FontProperties(fname='path/to/your/font.ttf', size=14)

plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(x, y)
plt.title('График с пользовательским шрифтом', fontproperties=custom_font)
plt.xlabel('Время (сек)', fontproperties=custom_font)
plt.ylabel('Амплитуда', fontproperties=custom_font)
plt.grid(True)
plt.show()

Вот сравнение наиболее часто используемых методов настройки параметров шрифта через FontProperties:

Объект FontProperties особенно полезен при создании сложных графиков с многоуровневой типографикой, например, при добавлении аннотаций к графику:

plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(x, y)

# Основные элементы с одним шрифтом
plt.title('Синусоида с аннотациями', fontproperties=title_font)
plt.xlabel('Время (сек)', fontproperties=axis_font)
plt.ylabel('Амплитуда', fontproperties=axis_font)

# Специальный шрифт для аннотаций
annotation_font = FontProperties(family='monospace', size=12, weight='normal')
plt.annotate('Максимум', xy=(np.pi/2, 1), xytext=(np.pi/2 + 1, 0.8),
arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.05),
fontproperties=annotation_font)

plt.grid(True)
plt.show()

При работе с FontProperties помните о следующих рекомендациях:

• Создавайте не более 2-3 различных объектов FontProperties для одного графика, чтобы сохранить типографическую согласованность
• Выбирайте шрифты, которые хорошо сочетаются между собой (например, serif для заголовков и sans-serif для остального текста)
• При использовании нестандартных шрифтов убедитесь, что они будут доступны на всех компьютерах, где будет отображаться график
• Тестируйте читаемость шрифтов при различных размерах изображения, особенно при экспорте графиков для публикаций
• Используйте методы font_manager для проверки доступности шрифтов в вашей системе

Глобальные параметры шрифтов через rc-настройки

Когда вы работаете над серией графиков, которые должны иметь единообразное оформление, постоянная настройка шрифтов для каждого элемента становится утомительной и подверженной ошибкам. Именно здесь на помощь приходит система глобальных параметров rc (runtime configuration) в Matplotlib. Она позволяет установить базовые настройки шрифтов для всех создаваемых графиков.

Глобальные параметры rc можно установить несколькими способами. Самый распространенный — использование словаря через метод matplotlib.rcParams.update():

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

# Устанавливаем глобальные параметры шрифтов
mpl.rcParams.update({
'font.family': 'serif',
'font.serif': ['Times New Roman', 'DejaVu Serif', 'Palatino', 'serif'],
'font.size': 12,
'axes.titlesize': 16,
'axes.labelsize': 14,
'xtick.labelsize': 12,
'ytick.labelsize': 12,
'legend.fontsize': 12,
'figure.titlesize': 18
})

# Теперь создаем график без явного указания параметров шрифта
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(x, y, label='Синус')
plt.title('График с глобально настроенными шрифтами')
plt.xlabel('Время (сек)')
plt.ylabel('Амплитуда')
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.show()

Другой подход — использование временного контекста с помощью конструкции with, что позволяет временно изменить настройки только для определенного блока кода:

# Временное изменение параметров только для одного графика
with plt.rc_context({
'font.family': 'sans-serif',
'font.sans-serif': ['Arial', 'Helvetica', 'sans-serif'],
'font.size': 14,
'axes.titlesize': 18,
'axes.labelsize': 16
}):
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(x, np.cos(x), label='Косинус')
plt.title('График с временными настройками шрифтов')
plt.xlabel('Время (сек)')
plt.ylabel('Амплитуда')
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.show()

Для создания собственного стиля, который можно повторно использовать в различных проектах, вы можете создать файл с параметрами и применять его через plt.style.use():

# Создание и применение пользовательского стиля
style_dict = {
'font.family': 'serif',
'font.serif': ['Computer Modern Roman', 'Times New Roman'],
'font.size': 12,
'axes.titlesize': 16,
'axes.labelsize': 14,
'xtick.labelsize': 12,
'ytick.labelsize': 12,
'legend.fontsize': 12,
'figure.titlesize': 18
}

# Сохранение стиля (в реальном проекте)
# import os
# mpl.style.core.write_style_dict('my_style', style_dict, os.path.join(mpl.get_configdir(), 'stylelib'))

# Применение стиля в текущей сессии
with plt.style.context(style_dict):
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(x, np.sin(x) * np.exp(-x/5), label='Затухающий синус')
plt.title('График в пользовательском стиле')
plt.xlabel('Время (сек)')
plt.ylabel('Амплитуда')
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.show()

Вот наиболее важные параметры rc для настройки шрифтов:

• font.family: общее семейство шрифтов ('serif', 'sans-serif', 'monospace')
• font.serif, font.sans-serif, font.monospace: списки предпочитаемых шрифтов в порядке приоритета
• font.size: базовый размер шрифта в пунктах
• font.weight: базовая толщина шрифта ('normal', 'bold')
• font.style: базовый стиль шрифта ('normal', 'italic')
• axes.titlesize, axes.labelsize: размер заголовков и меток осей
• xtick.labelsize, ytick.labelsize: размер подписей к делениям по осям
• legend.fontsize: размер шрифта в легенде
• figure.titlesize: размер заголовка всей фигуры

При работе с несколькими подграфиками глобальные параметры особенно полезны для обеспечения единообразия:

# Настройка глобальных параметров для комплексной визуализации
mpl.rcParams.update({
'font.family': 'sans-serif',
'font.sans-serif': ['Arial', 'Helvetica'],
'axes.titlesize': 14,
'axes.labelsize': 12,
'xtick.labelsize': 10,
'ytick.labelsize': 10,
'legend.fontsize': 10,
'figure.titlesize': 16
})

# Создание фигуры с несколькими подграфиками
fig, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(12, 9))
fig.suptitle('Демонстрация глобальных настроек шрифта')

# Заполнение подграфиков
axes[0, 0].plot(x, np.sin(x))
axes[0, 0].set_title('Синус')
axes[0, 0].set_xlabel('X')
axes[0, 0].set_ylabel('sin(x)')
axes[0, 0].grid(True)

axes[0, 1].plot(x, np.cos(x))
axes[0, 1].set_title('Косинус')
axes[0, 1].set_xlabel('X')
axes[0, 1].set_ylabel('cos(x)')
axes[0, 1].grid(True)

axes[1, 0].plot(x, np.tan(x))
axes[1, 0].set_title('Тангенс')
axes[1, 0].set_xlabel('X')
axes[1, 0].set_ylabel('tan(x)')
axes[1, 0].set_ylim(-5, 5) # Ограничиваем ось Y
axes[1, 0].grid(True)

axes[1, 1].plot(x, np.exp(x/5))
axes[1, 1].set_title('Экспонента')
axes[1, 1].set_xlabel('X')
axes[1, 1].set_ylabel('exp(x/5)')
axes[1, 1].grid(True)

plt.tight_layout(rect=[0, 0, 1, 0.95]) # Учитываем место для общего заголовка
plt.show()

Важно отметить преимущества использования глобальных rc-параметров по сравнению с настройкой каждого графика по отдельности:

Настройка шрифтов в Matplotlib — это баланс между эстетикой и информативностью. Правильно подобранные размеры шрифтов превращают ваши графики из простых визуализаций в эффективные инструменты коммуникации. Помните, что лучший график — тот, который читатель может интерпретировать без усилий, где шрифты не привлекают внимание к себе, а помогают воспринимать информацию. Начните с глобальных rc-настроек для единообразия, используйте FontProperties для особых случаев, и всегда тестируйте свои визуализации на финальном носителе — будь то экран презентации или печатная страница. 📊