Matplotlib Pyplot: Как установить и настроить подпись оси Y (ylabel) в Python — подробное руководство

Matplotlib – мощная библиотека Python для визуализации данных, предоставляющая широкие возможности для создания графиков различной сложности. Одним из ключевых элементов визуализации является подпись оси Y (ylabel), позволяющая четко обозначить, какие данные представлены на графике. В этой статье мы подробно рассмотрим, как установить и настроить подпись оси Y с помощью pyplot и объектно-ориентированного API Matplotlib.

Основы работы с plt.ylabel(): Установка базовой подписи оси Y

plt.ylabel() – это функция в модуле pyplot, которая позволяет установить подпись оси Y для текущего активного графика. Это самый простой и быстрый способ добавить название оси Y.

Базовый синтаксис и примеры использования plt.ylabel()

Синтаксис функции plt.ylabel() выглядит следующим образом:

plt.ylabel(ylabel, fontdict=None, loc=None, **kwargs)

Где:

• ylabel – текст подписи оси Y.

• fontdict – словарь, определяющий параметры шрифта (необязательный).

• loc – положение подписи (‘top’, ‘bottom’, ‘center’) (необязательный).

• **kwargs – дополнительные аргументы, передаваемые в matplotlib.text.Text.

Пример:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

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

plt.plot(x, y)
plt.xlabel("Ось X")
plt.ylabel("Синус(X)")
plt.title("График синуса")
plt.show()

Добавление единиц измерения к подписи оси Y

Чтобы сделать подпись оси Y более информативной, можно добавить единицы измерения. Например:

plt.ylabel("Температура (°C)")

Настройка внешнего вида подписи оси Y: Шрифт, размер, цвет и вращение

Matplotlib предоставляет широкие возможности для настройки внешнего вида подписи оси Y, позволяя изменять шрифт, размер, цвет и угол поворота.

Изменение шрифта, размера и цвета подписи оси Y

Для изменения параметров шрифта можно использовать аргумент fontdict функции plt.ylabel() или непосредственно передавать параметры через kwargs:

plt.ylabel("Синус(X)", fontdict={'fontsize': 14, 'fontweight': 'bold', 'color': 'red'})
# Или
plt.ylabel("Синус(X)", fontsize=14, fontweight='bold', color='red')

Поворот подписи оси Y: использование rotation

Аргумент rotation позволяет повернуть подпись оси Y на заданный угол (в градусах):

plt.ylabel("Синус(X)", rotation=0) # Горизонтальная подпись
plt.ylabel("Синус(X)", rotation=90) # Вертикальная подпись

Объектно-ориентированный подход vs pyplot: ax.set_ylabel() и его преимущества

В Matplotlib существует два основных подхода к созданию графиков: функциональный (с использованием pyplot) и объектно-ориентированный. Объектно-ориентированный подход предоставляет больше гибкости и контроля над элементами графика.

Разница между plt.ylabel() и ax.set_ylabel()

• plt.ylabel() – это функция, которая воздействует на текущий активный график.

• ax.set_ylabel() – это метод объекта Axes, позволяющий установить подпись оси Y для конкретного графика.

Примеры использования ax.set_ylabel() для более продвинутой настройки

Объектно-ориентированный подход особенно полезен при создании нескольких графиков (subplots) на одном рисунке:

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y)
ax.set_xlabel("Ось X")
ax.set_ylabel("Синус(X)", fontsize=12, color='blue')
ax.set_title("График синуса")
plt.show()

Продвинутые примеры и решение распространенных проблем

Установка подписей для нескольких графиков (subplots)

При использовании subplots важно использовать ax.set_ylabel() для установки подписи для каждой оси индивидуально:

fig, axs = plt.subplots(2, 1)

axs[0].plot(x, y)
axs[0].set_ylabel("График 1")

axs[1].plot(x, -y)
axs[1].set_ylabel("График 2")

plt.show()

Создание многострочных подписей оси Y

Для создания многострочной подписи оси Y можно использовать символ новой строки \n:

plt.ylabel("Значение\n(в единицах)")

Заключение

В этой статье мы рассмотрели различные способы установки и настройки подписи оси Y в Matplotlib. От базового использования plt.ylabel() до продвинутой настройки с помощью объектно-ориентированного API (ax.set_ylabel()). Надеемся, что данное руководство поможет вам создавать информативные и профессионально выглядящие графики.