分別自定義matplotlib ticklabels

Question

請考慮以下示例，在該示例中，我想將標簽“ C”的weight更改為bold 。

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

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

我見過許多示例（例如tick_params和set_yticklabels ）更改所有ticklabel或僅替換標簽而不進行格式化 。

有沒有一種方法可以單獨自定義它？

Answer 1

這是這樣做的一種方法：

• 遍歷默認的刻度標簽，
• 將所需標簽修改為黑體字 ，
• 重新分配刻度標簽。

---

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建議的替代方法 ： set_fontweight僅在不使用乳膠（TeX渲染）的情況下有效。

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')