分别自定义matplotlib ticklabels

Question

请考虑以下示例，在该示例中，我想将标签“ C”的weight更改为bold 。

df = pd.DataFrame(data={'value': [3, 5, 7, 4, 5]},
                  index=list('ABCDE'))

fig, ax = plt.subplots()
df.plot.barh(ax=ax)

我见过许多示例（例如tick_params和set_yticklabels ）更改所有ticklabel或仅替换标签而不进行格式化 。

有没有一种方法可以单独自定义它？

Answer 1

这是这样做的一种方法：

• 遍历默认的刻度标签，
• 将所需标签修改为黑体字 ，
• 重新分配刻度标签。

---

from matplotlib import rc
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

rc('text', usetex=True)

df = pd.DataFrame(data={'value': [3, 5, 7, 4, 5]},
                  index=list('ABCDE'))

fig, ax = plt.subplots()
df.plot.barh(ax=ax)

fig.canvas.draw()
new_labels = []
to_modify = 'C'

for lab in ax.get_yticklabels():
    txt = lab.get_text()
    if txt == to_modify:
        new_labels.append(r'$\textbf{%s}$' %txt) # append bold face text
    else:    
        new_labels.append(txt) # append normal text

ax.set_yticklabels(new_labels)        

ImportanceOfBeingEarnest建议的替代方法 ： set_fontweight仅在不使用乳胶（TeX渲染）的情况下有效。

fig, ax = plt.subplots()
df.plot.barh(ax=ax)

to_modify = 'C'

for lab in ax.get_yticklabels():
    if lab.get_text() == to_modify:
      lab.set_fontweight('bold')