添加标题和标签

一张没有清晰标签的图表，就像一幅没有图例或指南针的地图。它能显示一些信息，但很难准确说明显示了什么或为什么重要。标题和坐标轴标签提供重要的背景信息，使你的可视化图表易于理解且专业。它们解释了图表的主题以及坐标轴表示的内容，确保你的观众明白你通过数据传达的信息。

添加描述性文本元素在 Matplotlib 中非常简单。通常，我们与 Axes 对象（习惯命名为 ax）进行交互，它代表 Figure 中的单个图表。这个 Axes 对象拥有专门用于添加描述性文本的方法。

添加标题

标题应简明地描述图表的主要内容。图表回答了什么问题，或者说明了什么现象？你可以使用 Axes 对象的 set_title() 方法来添加标题。

我们来看一个简单的折线图并添加一个标题：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 示例数据，例如表示传感器随时间的变化读数
time = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5])
readings = np.array([1.2, 1.8, 2.5, 2.1, 1.9, 2.8])

# 创建图形和坐标轴
fig, ax = plt.subplots()

# 绘制数据
ax.plot(time, readings)

# 为坐标轴添加标题
ax.set_title('传感器读数随时间的变化')

# 显示图表
plt.show()

运行这段代码将生成我们的折线图，现在图表上方中央显示着信息丰富的标题“传感器读数随时间的变化”。

添加坐标轴标签

坐标轴标签同样重要。它们解释了每个坐标轴上绘制的变量，并且更重要的是，如果适用，还包括其单位（例如，'温度 (℃)'、'时间 (秒)'、'价格 (美元)'）。没有标签的坐标轴会让观看者猜测数值的刻度和含义。使用 Axes 对象的 set_xlabel() 和 set_ylabel() 方法分别添加水平（x）和垂直（y）坐标轴的标签。

我们通过添加标签来完善传感器读数图表：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 示例数据
time = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5])
readings = np.array([1.2, 1.8, 2.5, 2.1, 1.9, 2.8])

# 创建图形和坐标轴
fig, ax = plt.subplots()

# 绘制数据
ax.plot(time, readings)

# 添加标题
ax.set_title('传感器读数随时间的变化')

# 添加坐标轴标签
ax.set_xlabel('时间 (秒)')
ax.set_ylabel('传感器值 (伏特)')

# 显示图表
plt.show()

现在，这张图表更加完整了。我们明白 x 轴表示以秒为单位的时间，y 轴表示传感器的输出（单位为伏特）。

这里是另一个使用散点图来显示两个变量之间关系的例子：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 示例数据：发动机排量与燃油效率
engine_size = np.array([1.6, 2.0, 1.8, 2.5, 3.0, 1.4, 2.2])
mpg = np.array([35, 28, 31, 22, 18, 38, 25])

# 创建图形和坐标轴
fig, ax = plt.subplots()

# 创建散点图
ax.scatter(engine_size, mpg)

# 添加标题和标签
ax.set_title('燃油效率与发动机排量对比')
ax.set_xlabel('发动机排量 (升)')
ax.set_ylabel('每加仑英里数 (MPG)')

# 显示图表
plt.show()

自定义标签和标题

虽然更高级的定制内容将在后续讨论，但你应该知道这些函数接受可选参数来控制外观。一个常见的调整是使用 fontsize 参数改变字体大小。

# ... (散点图的先前设置代码) ...

# 添加调整了字体大小的标题和标签
ax.set_title('燃油效率与发动机排量对比', fontsize=16)
ax.set_xlabel('发动机排量 (升)', fontsize=12)
ax.set_ylabel('每加仑英里数 (MPG)', fontsize=12)

# ... (plt.show()) ...

这使你可以调整文本元素的强调效果和可读性，从而在需要时让某些部分更突出。

添加标题和标签是创建有效可视化图表的基本步骤。它只需要最少的额外代码，却能显著提高图表的清晰度和影响力。养成始终恰当地标注坐标轴并为图表提供描述性标题的习惯，这些标题应说明图表的用途。