Skip to content

43. (Л) Налаштування кольорів, стилів, шрифтів, сітки, анотацій

Зміст лекції

  1. Оформлення: що головне на графіку
  2. Як задати колір
  3. Палітри для категорій
  4. Колір як акцент
  5. Прозорість і порядок шарів: alpha, zorder
  6. Власні колірні карти
  7. Нормування кольору: BoundaryNorm, TwoSlopeNorm, LogNorm
  8. Стилі ліній і маркерів
  9. Що всередині стилю
  10. Шрифти: розмір, насиченість, накреслення
  11. Сімейство шрифтів і власні шрифти
  12. Математичні формули: mathtext
  13. Заголовки, підзаголовки, примітки
  14. Довгі підписи поділок
  15. Сітка: основна і допоміжна
  16. Системи координат анотацій
  17. Стрілки: arrowstyle і connectionstyle
  18. Текст у рамці: bbox
  19. Опорні лінії: axhline, axvline, axline
  20. Шрифти і текст у збережених файлах
  21. Приклад: графік до і після
  22. Типові помилки
  23. Підсумок

Оформлення: що головне на графіку

У лекції 37 ми познайомилися зі стилями, rcParams, циклом кольорів і простими анотаціями. Сьогодні розберемо ці інструменти глибше: як вибирати кольори, керувати шрифтами, налаштовувати сітку і підписувати важливе на графіку.

Усі ці налаштування служать одній меті — щоб читач побачив головне першим. Корисно уявляти графік як кілька шарів за важливістю:

Шар Що це Як оформлювати
дані лінії, стовпчики, точки насичений колір, найтовщі лінії
акценти підписи головного, стрілки, виділені точки контрастний колір, жирний шрифт
контекст осі, поділки, легенда нейтральний, темно-сірий
допоміжне сітка, рамка, фонові смуги світло-сірий, тонкий, позаду даних

Типова проблема графіка «за замовчуванням» — допоміжні елементи (рамка, сітка, легенда) мають таку саму вагу, як дані. Майже кожен прийом цієї лекції — це спосіб посилити один шар або послабити інший.

Як задати колір

Параметр color (а також facecolor, edgecolor, markerfacecolor тощо) приймає колір у кількох форматах:

import matplotlib.pyplot as plt

colors = [
    ("tab:blue", "Tableau palette"),
    ("crimson", "CSS name"),
    ("#2a9d8f", "hex RGB"),
    ("#2a9d8f80", "hex RGBA, 50% alpha"),
    ((0.9, 0.6, 0.1), "RGB tuple, 0..1"),
    ((0.9, 0.6, 0.1, 0.4), "RGBA tuple"),
    ("0.6", "gray level, 0=black 1=white"),
    ("C3", "4th color of the cycle"),
    ("xkcd:sky blue", "xkcd color survey"),
]

fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 4.2), layout="constrained")
for i, (color, note) in enumerate(colors):
    y = len(colors) - i
    ax.barh(y, 1, color=color, height=0.8)
    ax.text(1.1, y, f"{color!r:<26}{note}", va="center", family="monospace")
ax.set_xlim(0, 4.2)
ax.set_axis_off()
plt.show()

Формати кольорів

Формат Приклад Коментар
назва з палітри Tableau "tab:blue", "tab:red" 10 кольорів циклу за замовчуванням
назва CSS "crimson", "steelblue", "gold" близько 150 назв
hex "#2a9d8f", "#2a9d8f80" як у вебі; дві останні цифри — прозорість
кортеж RGB(A) (0.9, 0.6, 0.1) компоненти від 0 до 1, не від 0 до 255
рядок з числом "0.6" відтінок сірого; саме рядок, не число
"CN" "C0", "C1" N-й колір поточного циклу кольорів
xkcd: "xkcd:sky blue" ~950 назв з опитування xkcd

Перетворювати кольори між форматами вміє модуль matplotlib.colors:

from matplotlib import colors as mcolors

print(mcolors.to_hex("tab:blue"))
print(mcolors.to_rgb("crimson"))
print(mcolors.to_rgba("#2a9d8f", alpha=0.5))
print(mcolors.is_color_like("0.6"), mcolors.is_color_like(0.6))

# кортеж з компонентами 0..255 треба поділити на 255
rgb_255 = (42, 157, 143)
print(mcolors.to_hex([c / 255 for c in rgb_255]))

#1f77b4
(0.8627450980392157, 0.0784313725490196, 0.23529411764705882)
(0.16470588235294117, 0.615686274509804, 0.5607843137254902, 0.5)
True False
#2a9d8f

is_color_like(0.6) повертає False: число 0.6 matplotlib не вважає кольором, а рядок "0.6" — вважає.

Іменовані кольори в одному місці

Якщо графіків у проєкті багато, не розкидайте hex-коди по коду. Заведіть словник COLORS = {"income": "#2a9d8f", "expense": "#e76f51"} і беріть кольори з нього — тоді «дохід» буде одного кольору на всіх графіках.

Палітри для категорій

Для категорій (міста, платформи, групи) потрібні кольори, які легко розрізнити і жоден з яких не виглядає «важливішим». Такі набори кольорів називають якісними палітрами. Їх можна взяти з колірних карт tab10, Set2, Dark2 або задати самостійно.

Кольори якісної карти доступні через атрибут .colors, а з неперервної карти (viridis) можна взяти n рівномірно розподілених кольорів:

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

# палітра Okabe-Ito: розрізняється людьми з порушенням кольорового зору
okabe_ito = ["#E69F00", "#56B4E9", "#009E73", "#F0E442",
             "#0072B2", "#D55E00", "#CC79A7", "#000000"]

palettes = {
    "tab10": mpl.colormaps["tab10"].colors,
    "Set2": mpl.colormaps["Set2"].colors,
    "Dark2": mpl.colormaps["Dark2"].colors,
    "Okabe-Ito": okabe_ito,
    "viridis, 6 colors": mpl.colormaps["viridis"](np.linspace(0, 1, 6)),
    "Blues, 4 colors": mpl.colormaps["Blues"](np.linspace(0.35, 1, 4)),
}

fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 3.6), layout="constrained")
for row, (name, colors) in enumerate(palettes.items()):
    for col, color in enumerate(colors):
        ax.add_patch(plt.Rectangle((col, -row), 0.9, 0.8, color=color))
    ax.text(-0.3, -row + 0.4, name, ha="right", va="center")
ax.set_xlim(-3.5, 10)
ax.set_ylim(-len(palettes) + 0.8, 0.9)
ax.set_axis_off()
plt.show()

Якісні палітри

  • mpl.colormaps["tab10"] — об'єкт колірної карти; .colors — список її кольорів (лише для якісних карт);
  • неперервну карту можна викликати як функцію: cmap(0.0) — перший колір, cmap(1.0) — останній; cmap(np.linspace(0, 1, 6)) — 6 кольорів одним масивом;
  • np.linspace(0.35, 1, 4) для Blues — пропускаємо найсвітліші відтінки, бо на білому фоні вони майже невидимі.

Як вибирати:

Дані Палітра
категорії без порядку, до 6–8 штук tab10, Set2, Dark2, Okabe-Ito
впорядковані категорії: «low / medium / high», роки, курси відтінки однієї карти: Blues, viridis
більше 8 категорій кольори вже не розрізняються — групуйте дрібні в «Other» або підписуйте прямо

У matplotlib є готові стилі з палітрами, розрахованими на людей з порушенням кольорового зору: "tableau-colorblind10" і "petroff10". Вони змінюють лише цикл кольорів:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

plt.style.use("petroff10")

x = np.linspace(0, 10, 100)
fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 4), layout="constrained")
for k in range(6):
    ax.plot(x, np.sin(x + k * 0.5) + k, label=f"series {k + 1}", linewidth=2)
ax.legend(loc="upper left", bbox_to_anchor=(1, 1), frameon=False)
ax.set_title("petroff10 color cycle")
plt.show()

Стиль petroff10

Перевірка без кольору

Простий тест: збережіть графік і перегляньте його в режимі відтінків сірого (або роздрукуйте). Якщо лінії злилися — додайте стилі ліній, маркери або прямі підписи (лекція 37).

Колір як акцент

Найсильніший прийом роботи з кольором — сірий фон і один яскравий колір. Читач миттєво бачить, про що графік, і не мусить звіряти кольори з легендою.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

rng = np.random.default_rng(7)
years = np.arange(2015, 2026)
cities = ["Kyiv", "Lviv", "Odesa", "Dnipro", "Kharkiv", "Vinnytsia", "Poltava", "Rivne"]
# індекс вартості житла, 2015 = 100
prices = {
    city: 100 * np.cumprod(1 + rng.normal(0.04, 0.05, size=len(years)))
    for city in cities
}
prices["Lviv"] = 100 * np.cumprod(1 + rng.normal(0.11, 0.03, size=len(years)))
prices["Lviv"][0] = 100

highlight = "Lviv"

fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 4.2), layout="constrained")
for city, values in prices.items():
    if city == highlight:
        continue
    ax.plot(years, values, color="0.75", linewidth=1.2)

values = prices[highlight]
ax.plot(years, values, color="tab:red", linewidth=2.8)
ax.annotate(highlight, xy=(years[-1], values[-1]), xytext=(6, 0),
            textcoords="offset points", va="center",
            color="tab:red", fontweight="bold")
ax.text(years[-1] + 0.2, 125, "other cities", color="0.5", va="center")

ax.spines[["top", "right"]].set_visible(False)
ax.set(title="Housing price index, 2015 = 100", xlabel="Year", ylabel="Index",
       xlim=(years[0], years[-1] + 1.6), xticks=years[::2])
plt.show()

Один колір-акцент

  • спочатку малюємо «фонові» лінії сірим, потім — виділену. Те, що намальовано пізніше, опиняється зверху;
  • замість легенди — прямий підпис виділеної лінії і один підпис «other cities» для всіх сірих;
  • для стовпчиків той самий прийом робиться списком кольорів: color=["tab:red" if c == highlight else "0.75" for c in cities] (лекція 41).

Прозорість і порядок шарів: alpha, zorder

Кожен елемент графіка має zorder — номер шару. Елементи з більшим zorder малюються поверх елементів з меншим. Значення за замовчуванням:

Елемент zorder
стовпчики, fill_between, axvspan, scatter 1
сітка і поділки осей 1.5
лінії (plot, axhline) 2
текст, annotate 3
легенда 5

Якщо zorder однаковий, діє порядок виклику: пізніше — вище.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

rng = np.random.default_rng(3)
x = np.arange(1, 31)
y = 50 + np.cumsum(rng.normal(0, 3, size=30))
i_min = np.argmin(y)

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 3.8), layout="constrained")

for ax in (ax1, ax2):
    ax.set(xlabel="Day", ylabel="Value")

# ліворуч: усе за замовчуванням
ax1.bar(x, y, color="tab:blue", alpha=0.3)
ax1.plot(x, y, color="tab:blue", marker="o", markersize=4)
ax1.scatter(x[i_min], y[i_min], s=150, color="tab:red")
ax1.grid(True, linewidth=2)
ax1.set_title("Default order")

# праворуч: явні шари
ax2.set_axisbelow(True)
ax2.grid(True, axis="y", color="0.9", linewidth=1)
ax2.bar(x, y, color="tab:blue", alpha=0.3, zorder=1)
ax2.plot(x, y, color="tab:blue", marker="o", markersize=4,
         markerfacecolor="white", zorder=2)
ax2.scatter(x[i_min], y[i_min], s=150, color="tab:red",
            edgecolors="white", linewidths=1.5, zorder=3)
ax2.set_title("Explicit layers")
plt.show()

Порядок шарів

  • ліворуч сітка (1.5) лежить поверх стовпчиків (1) і перекреслює їх, а лінія (2) проходить поверх червоної точки scatter (1), хоча точку намальовано пізніше;
  • ax.set_axisbelow(True) — сітка і поділки під усіма даними (у rcParams — axes.axisbelow);
  • праворуч zorder задано явно: стовпчики → лінія → виділена точка;
  • markerfacecolor="white" — порожні маркери: лінія «проходить» крізь них, але не перекреслює;
  • біла обводка (edgecolors="white") відокремлює виділену точку від лінії під нею.

alpha — прозорість від 0 (невидимий) до 1 (непрозорий). Вона корисна для перекриття (сотні точок scatter, кілька гістограм поверх), але має ціну: колір напівпрозорого стовпчика залежить від того, що під ним, і його складніше впізнати в легенді. Якщо потрібен лише світліший колір без перекриття, краще взяти світліший відтінок непрозорим кольором.

Власні колірні карти

Колірну карту можна створити з власних кольорів. Є два види:

  • ListedColormap — дискретний набір кольорів: рівно стільки кольорів, скільки передали;
  • LinearSegmentedColormap.from_list — неперервний перехід через задані кольори.
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from matplotlib.colors import LinearSegmentedColormap, ListedColormap

brand = LinearSegmentedColormap.from_list("brand", ["#f1faee", "#2a9d8f", "#264653"])
heat = LinearSegmentedColormap.from_list("heat", ["#2166ac", "white", "#b2182b"])
levels = ListedColormap(["#1a9850", "#fee08b", "#fc8d59", "#d73027"], name="levels")

gradient = np.linspace(0, 1, 256).reshape(1, -1)

fig, axs = plt.subplots(3, 1, figsize=(7, 2.6), layout="constrained")
for ax, cmap in zip(axs, [brand, heat, levels]):
    ax.imshow(gradient, aspect="auto", cmap=cmap)
    ax.set_axis_off()
    ax.text(-0.01, 0.5, f"{type(cmap).__name__}: {cmap.name}",
            transform=ax.transAxes, ha="right", va="center")
plt.show()

Власні колірні карти

  • у from_list кольори розташовуються рівномірно: перший — у 0, останній — у 1, середній — у 0.5;
  • heat з білим посередині — саморобна розбіжна карта;
  • обернену карту дає метод .reversed(), а кількість кольорів неперервної карти можна обмежити .resampled(5).

Нормування кольору: BoundaryNorm, TwoSlopeNorm, LogNorm

Колір визначається у два кроки: спочатку нормування (norm) перетворює значення на число від 0 до 1, потім карта (cmap) перетворює це число на колір. За замовчуванням нормування лінійне: vmin → 0, vmax → 1. Змінивши norm, можна змінити, як значення розподіляються по кольорах.

norm Що робить Коли
Normalize(vmin, vmax) лінійно (за замовчуванням) більшість випадків
BoundaryNorm(bounds, ncolors) значення між межами → один колір офіційні рівні: якість повітря, оцінки, ризик
TwoSlopeNorm(vcenter=0) різні масштаби нижче і вище центру розбіжна карта для несиметричних даних
LogNorm() логарифмічно значення від одиниць до мільйонів

Дискретні рівні: BoundaryNorm

Індекс якості повітря (AQI) має офіційні межі: 0–50 — добре, 50–100 — помірно, 100–150 — шкідливо для чутливих, 150+ — шкідливо. Колір має показувати рівень, а не точне значення:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from matplotlib.colors import BoundaryNorm, ListedColormap

rng = np.random.default_rng(11)
days = ["Mon", "Tue", "Wed", "Thu", "Fri", "Sat", "Sun"]
hours = np.arange(24)
# індекс якості повітря: пік у години пік, вихідні чистіші
rush = 70 * np.exp(-((hours - 8) / 2) ** 2) + 100 * np.exp(-((hours - 18) / 2.5) ** 2)
weekday_factor = np.array([1, 1, 1.1, 1, 1.4, 0.6, 0.5]).reshape(-1, 1)
aqi = 30 + weekday_factor * rush + rng.normal(0, 8, size=(7, 24))

bounds = [0, 50, 100, 150, 200]
cmap = ListedColormap(["#1a9850", "#fee08b", "#fc8d59", "#d73027"])
norm = BoundaryNorm(bounds, ncolors=cmap.N)

fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 3.6), layout="constrained")
im = ax.imshow(aqi, cmap=cmap, norm=norm, aspect="auto")
cbar = fig.colorbar(im, ax=ax, ticks=bounds)
cbar.set_label("AQI")
ax.set_yticks(range(7), days)
ax.set_xticks(hours[::2])
ax.set(title="Air quality index by hour", xlabel="Hour")
plt.show()

BoundaryNorm

  • ListedColormap з 4 кольорів і 5 меж: значення в [0, 50) отримують перший колір, [50, 100) — другий і так далі;
  • ncolors=cmap.N — кількість кольорів у карті; має відповідати кількості інтервалів;
  • colorbar сам стає «сходинками», а ticks=bounds ставить поділки точно на межах.

Порівняйте з неперервною картою: там 99 і 101 мають майже однаковий колір, хоча належать до різних рівнів.

Несиметричний центр: TwoSlopeNorm

У лекції 39 для розбіжної карти ми задавали симетричні межі vmin=-a, vmax=a. Але якщо дані від −10 до +60, симетрична шкала витрачає половину кольорів на значення, яких немає. TwoSlopeNorm ставить білий колір у центр, а синю і червону частини розтягує незалежно:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from matplotlib.colors import TwoSlopeNorm

rng = np.random.default_rng(12)
stores = [f"Store {i}" for i in range(1, 9)]
months = ["Jan", "Feb", "Mar", "Apr", "May", "Jun",
          "Jul", "Aug", "Sep", "Oct", "Nov", "Dec"]
# прибуток, тис. грн: більшість місяців прибуткові, кілька збиткових
profit = rng.normal(20, 15, size=(8, 12))
profit[2, :4] -= 30
profit[6, 6:] += 35

norm = TwoSlopeNorm(vmin=profit.min(), vcenter=0, vmax=profit.max())

fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 4), layout="constrained")
im = ax.imshow(profit, cmap="RdBu", norm=norm, aspect="auto")
fig.colorbar(im, ax=ax, label="Profit, thousand UAH")
ax.set_xticks(range(12), months)
ax.set_yticks(range(8), stores)
ax.set_title("Monthly profit by store")
plt.show()

TwoSlopeNorm

  • збиток (від'ємні значення) — червоний, прибуток — синій, нуль — білий;
  • шкала colorbar нерівномірна: нижня частина коротша за значеннями, але займає половину висоти. Це чесно щодо знака, але не щодо величини: −20 виглядає так само насичено, як +65. Якщо важлива саме величина, використовуйте симетричні vmin=-a, vmax=a.

LogNorm використовують так само — norm=LogNorm(vmin=1, vmax=1e6). Він потрібен, коли в даних кілька порядків величини (населення міст, кількість переглядів): з лінійним нормуванням усі значення, крім найбільших, мали б однаковий колір.

Стилі ліній і маркерів

Крім готових "-", "--", ":", "-.", штрихи лінії можна задати кортежем (offset, (on, off, on, off, ...)) — довжини штрихів і пропусків у пунктах:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, 10, 11)

styles = [
    ("'-'", dict(linestyle="-")),
    ("'--'", dict(linestyle="--")),
    ("(0, (1, 1))", dict(linestyle=(0, (1, 1)))),
    ("(0, (8, 2, 1, 2))", dict(linestyle=(0, (8, 2, 1, 2)))),
    ("marker='o', mfc='white'", dict(marker="o", markerfacecolor="white")),
    ("marker='s', markevery=3", dict(marker="s", markevery=3)),
    ("marker='D', ms=8, mec='black'", dict(marker="D", markersize=8, markeredgecolor="black")),
    ("drawstyle='steps-mid'", dict(drawstyle="steps-mid")),
]

fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 4.2), layout="constrained")
for i, (label, kwargs) in enumerate(styles):
    y = len(styles) - i
    ax.plot(x, np.full_like(x, y) + 0.15 * np.sin(x), color="tab:blue",
            linewidth=2, **kwargs)
    ax.text(10.5, y, label, va="center", family="monospace")
ax.set_xlim(-0.5, 18)
ax.set_axis_off()
plt.show()

Стилі ліній і маркерів

Параметр Скорочення Що задає
linestyle ls штрихи лінії
linewidth lw товщина, пункти
marker форма маркера: "o", "s", "^", "D", "x", "+"
markersize ms розмір маркера
markerfacecolor mfc заливка маркера
markeredgecolor mec обводка маркера
markeredgewidth mew товщина обводки
markevery маркер на кожній N-й точці — для довгих рядів
drawstyle ds "steps-pre", "steps-mid", "steps-post" — сходинки

markevery корисний, коли точок сотні: маркер на кожній точці зливається в товсту лінію, а маркер на кожній 20-й допомагає розрізнити лінії на чорно-білому друку.

Що всередині стилю

Стиль — це словник параметрів rcParams. Подивитися, що саме змінює стиль, можна через plt.style.library:

import matplotlib.pyplot as plt

for key, value in plt.style.library["ggplot"].items():
    print(f"{key:24} {value}")

axes.axisbelow           True
axes.edgecolor           white
axes.facecolor           #E5E5E5
axes.grid                True
axes.labelcolor          #555555
axes.labelsize           large
axes.linewidth           1.0
axes.prop_cycle          cycler('color', ['#E24A33', '#348ABD', '#988ED5', '#777777', '#FBC15E', '#8EBA42', '#FFB5B8'])
axes.titlesize           x-large
figure.edgecolor         0.50
figure.facecolor         white
font.size                10.0
grid.color               white
grid.linestyle           -
patch.antialiased        True
patch.edgecolor          #EEEEEE
patch.facecolor          #348ABD
patch.linewidth          0.5
xtick.color              #555555
xtick.direction          out
ytick.color              #555555
ytick.direction          out

Стиль змінює лише перелічені параметри — решта лишається як була. Тому стилі можна накладати. Наприклад, стилі seaborn-v0_8-paper, -notebook, -talk, -poster не змінюють кольорів і фону, а лише розміри шрифтів, ліній і фігури — під статтю, ноутбук, доповідь, плакат:

import matplotlib.pyplot as plt

for context in ["paper", "notebook", "talk", "poster"]:
    params = plt.style.library[f"seaborn-v0_8-{context}"]
    print(f"{context:9} axes.titlesize={params['axes.titlesize']:<5} "
          f"xtick.labelsize={params['xtick.labelsize']:<5} "
          f"lines.linewidth={params['lines.linewidth']}")

paper     axes.titlesize=9.6   xtick.labelsize=8.0   lines.linewidth=1.4
notebook  axes.titlesize=12.0  xtick.labelsize=10.0  lines.linewidth=1.75
talk      axes.titlesize=15.6  xtick.labelsize=13.0  lines.linewidth=2.275
poster    axes.titlesize=19.2  xtick.labelsize=16.0  lines.linewidth=2.8

Поєднання «оформлення + масштаб» для слайдів:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

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

with plt.style.context(["seaborn-v0_8-whitegrid", "seaborn-v0_8-talk"]):
    fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 4.5), layout="constrained")
    ax.plot(x, np.sin(x), label="sin")
    ax.plot(x, np.cos(x), label="cos")
    ax.set(title="Readable from the back row", xlabel="x")
    ax.legend()

plt.show()

Стиль для доповіді

Щоб знайти потрібний ключ rcParams, відфільтруйте словник за префіксом:

import matplotlib.pyplot as plt

for key, value in plt.rcParams.items():
    if key.startswith("grid."):
        print(f"{key:22} {value}")

grid.alpha             1.0
grid.color             #b0b0b0
grid.linestyle         -
grid.linewidth         0.8
grid.major.alpha       None
grid.major.color       None
grid.major.linestyle   None
grid.major.linewidth   None
grid.minor.alpha       None
grid.minor.color       None
grid.minor.linestyle   None
grid.minor.linewidth   None

None у grid.major.* і grid.minor.* означає «взяти загальне значення grid.*». Ці ключі з'явилися в matplotlib 3.11 — у старіших версіях їх не буде.

Повний список параметрів з коментарями — у файлі matplotlibrc; шлях до нього повертає matplotlib.matplotlib_fname().

Шрифти: розмір, насиченість, накреслення

Кожен текстовий елемент (set_title, set_xlabel, text, annotate, legend) приймає параметри шрифту:

Параметр Значення
fontsize (size) число в пунктах або "xx-small", "small", "medium", "large", "x-large", ...
fontweight (weight) "light", "normal", "semibold", "bold" або число 100–900
fontstyle (style) "normal", "italic"
fontfamily (family) "sans-serif", "serif", "monospace" або назва шрифту
color колір тексту 
import matplotlib.pyplot as plt

samples = [
    dict(fontsize="small"),
    dict(fontsize="medium"),
    dict(fontsize="x-large"),
    dict(fontsize=18),
    dict(fontweight="light"),
    dict(fontweight="bold"),
    dict(fontstyle="italic"),
    dict(fontfamily="serif"),
    dict(fontfamily="monospace"),
    dict(color="0.5"),
]

fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 4.6), layout="constrained")
for i, props in enumerate(samples):
    y = 1 - i / len(samples)
    ax.text(0, y, "Sales report 2025", va="top", **props)
    ax.text(0.5, y, str(props), va="top", family="monospace", fontsize=9, color="0.4")
ax.set_axis_off()
plt.show()

Параметри шрифту

Відносні розміри ("small", "large") обчислюються від rcParams["font.size"]: "large" — це 1.2 × font.size, "x-large" — 1.44 × font.size. Якщо всі підписи задані відносно, то зміна одного font.size пропорційно масштабує весь графік.

Щоб не повторювати ті самі параметри для кожного підпису, їх збирають у словник і розпаковують:

import matplotlib.pyplot as plt

label_font = {"fontsize": 11, "color": "0.3"}
title_font = {"fontsize": 14, "fontweight": "bold", "loc": "left"}

fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 3.5), layout="constrained")
ax.plot([2021, 2022, 2023, 2024, 2025], [12, 15, 14, 19, 23], marker="o")
ax.set_title("Active users, thousands", **title_font)
ax.set_xlabel("Year", **label_font)
ax.set_ylabel("Users", **label_font)
ax.set_xticks([2021, 2022, 2023, 2024, 2025])
plt.show()

Розмір і колір підписів поділок задаються не в set_xticks, а через tick_params: ax.tick_params(axis="both", labelsize=9, labelcolor="0.4").

Сімейство шрифтів і власні шрифти

fontfamily="sans-serif" — це не конкретний шрифт, а сімейство. Яким шрифтом воно буде намальоване, визначає список rcParams["font.sans-serif"]: matplotlib бере перший шрифт зі списку, який є в системі.

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import font_manager

print(plt.rcParams["font.family"])
print(plt.rcParams["font.sans-serif"][:4])

# який файл шрифту реально буде використано
print(font_manager.findfont(font_manager.FontProperties(family=["sans-serif"])))

# які шрифти знає matplotlib
names = sorted({f.name for f in font_manager.fontManager.ttflist})
print(len(names), names[:5])

['sans-serif']
['DejaVu Sans', 'Bitstream Vera Sans', 'Computer Modern Sans Serif', 'Lucida Grande']
/home/user/env/lib/python3.13/site-packages/matplotlib/mpl-data/fonts/ttf/DejaVuSans.ttf
48 ['C059', 'Caladea', 'Carlito', 'D050000L', 'DejaVu Math TeX Gyre']

Вивід залежить від системи: на іншому комп'ютері буде інша кількість шрифтів і інші назви.

Змінити шрифт для всього скрипта — поставити бажаний шрифт на початок списку. Інші елементи списку лишаються як запасні, якщо потрібного шрифту немає:

import matplotlib.pyplot as plt

plt.rcParams["font.family"] = "sans-serif"
plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["Liberation Sans", "Arial", "DejaVu Sans"]

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot([1, 2, 3], [2, 1, 3])
ax.set_title("Liberation Sans if installed, otherwise Arial or DejaVu Sans")
plt.show()

Шрифт, якого немає в системі (наприклад, завантажений файл .ttf у теці проєкту), реєструється через fontManager.addfont. Для прикладу візьмемо один із шрифтів, що постачаються разом з matplotlib:

from pathlib import Path

import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import font_manager

# у реальному проєкті: Path("fonts/MyFont-Regular.ttf")
font_path = Path(mpl.get_data_path()) / "fonts" / "ttf" / "DejaVuSerif.ttf"

font_manager.fontManager.addfont(font_path)
font_name = font_manager.FontProperties(fname=font_path).get_name()
print(font_name)

plt.rcParams["font.family"] = font_name

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot([1, 2, 3], [2, 1, 3])
ax.set_title(f"Font: {font_name}")
plt.show()

DejaVu Serif
  • addfont додає шрифт до списку відомих matplotlib на час роботи скрипта;
  • FontProperties(fname=...).get_name() — назва шрифту, записана всередині файлу; саме її, а не ім'я файлу, треба передавати в font.family.

Кирилиця і квадратики

Не кожен шрифт містить кириличні літери. Якщо шрифт їх не має, matplotlib намалює порожні прямокутники і виведе попередження Glyph ... missing from font(s). Шрифт за замовчуванням DejaVu Sans кирилицю підтримує; для інших шрифтів перевіряйте це перед тим, як робити підписи українською у власних звітах.

Математичні формули: mathtext

Текст між знаками $...$ matplotlib розбирає як формулу у синтаксисі LaTeX. Встановлювати LaTeX для цього не потрібно — matplotlib має вбудований інтерпретатор mathtext:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, 4, 300)
tau = 1.2

fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 4), layout="constrained")
for f in [1, 2]:
    ax.plot(x, np.exp(-x / tau) * np.sin(2 * np.pi * f * x), label=rf"$f = {f}\,\mathrm{{Hz}}$")

ax.set_title(r"Damped oscillation: $y = e^{-t/\tau}\,\sin(2\pi f t)$, $\tau = 1.2$ s")
ax.set(xlabel=r"$t$, s", ylabel=r"$y$")
ax.text(2.5, 0.6, r"$\sigma^2 = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(x_i - \bar{x})^2$", fontsize=13)
ax.legend()
plt.show()

Формули mathtext

  • рядки з формулами пишіть як raw-рядки r"...": інакше \t у \tau Python перетворить на символ табуляції;
  • ^ — верхній індекс, _ — нижній, {...} — групування: e^{-t/\tau};
  • \frac{a}{b}, \sum, \sqrt{x}, \bar{x}, грецькі літери \alpha, \mu, \sigma, \pi;
  • \, — короткий пробіл, \mathrm{Hz} — прямий (не курсивний) текст усередині формули;
  • в f-рядку rf"..." фігурні дужки формули треба подвоювати: {{Hz}}, бо одинарні {} f-рядок сприймає як підстановку.

Вигляд формул задає rcParams["mathtext.fontset"]: "dejavusans" (за замовчуванням, як основний текст), "cm" (класичний шрифт LaTeX), "stix" (схожий на Times). Для повноцінного LaTeX є rcParams["text.usetex"] = True, але тоді LaTeX має бути встановлений у системі.

Заголовки, підзаголовки, примітки

Графік для звіту часто має заголовок-висновок, сірий підзаголовок з поясненням, що показано, і примітку з джерелом даних:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

months = ["Jan", "Feb", "Mar", "Apr", "May", "Jun",
          "Jul", "Aug", "Sep", "Oct", "Nov", "Dec"]
online = np.array([18, 19, 21, 22, 24, 27, 29, 30, 31, 33, 36, 41])

fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 4.4), layout="constrained")
ax.plot(months, online, marker="o", color="tab:blue", linewidth=2.5)

fig.suptitle("Online sales share doubled in a year", x=0.02, ha="left",
             fontsize=15, fontweight="bold")
ax.set_title("Share of online orders, % of all orders, 2025", loc="left",
             color="0.4", fontsize=11, pad=12)
fig.text(0.02, 0.01, "Source: company CRM export, 12 stores", fontsize=8, color="0.5")

ax.spines[["top", "right"]].set_visible(False)
ax.set_ylim(0, 45)
ax.set_ylabel("%")
fig.get_layout_engine().set(h_pad=0.15)
plt.show()

Заголовок, підзаголовок, примітка

  • fig.suptitle — заголовок усієї фігури; x=0.02, ha="left" вирівнює його ліворуч;
  • ax.set_title(..., loc="left") — заголовок над Axes з лівого краю; pad — відступ від рамки в пунктах. Можна навіть мати три заголовки одночасно: loc="left", "center", "right";
  • fig.text(x, y, ...) — текст у координатах фігури: (0, 0) — лівий нижній кут, (1, 1) — правий верхній;
  • fig.get_layout_engine().set(h_pad=...) — додатковий вертикальний відступ у constrained-компонуванні, щоб примітка не налізала на підпис осі.

Заголовок-висновок («Online sales share doubled in a year») корисніший за заголовок-опис («Online sales by month»): читач одразу знає, що шукати на графіку.

Довгі підписи поділок

Довгі назви категорій під стовпчиками налізають одна на одну. Поворот на 90° вирішує проблему, але читати збоку незручно. Кращі варіанти:

import matplotlib.pyplot as plt

courses = ["Python Basics", "Data Structures", "Databases and SQL",
           "Web Development", "Machine Learning", "Computer Networks"]
students = [124, 98, 87, 112, 76, 54]

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(11, 4), layout="constrained")

# поворот на 30 градусів із прив'язкою правого краю до поділки
ax1.bar(courses, students, color="tab:blue")
ax1.set_xticks(range(len(courses)), courses, rotation=30, ha="right",
               rotation_mode="anchor")
ax1.set_title("rotation=30, ha='right'")

# горизонтальні стовпчики: підписи читаються без повороту
ax2.barh(courses, students, color="tab:blue")
ax2.invert_yaxis()
ax2.set_title("barh")
plt.show()

Довгі підписи поділок

  • без ha="right" центр повернутого підпису стоїть під поділкою, і підпис «з'їжджає» на сусідній стовпчик;
  • rotation_mode="anchor" — спочатку вирівнювання, потім поворот навколо точки прив'язки; підпис закінчується точно під своєю поділкою;
  • для довгих назв barh майже завжди кращий: текст горизонтальний, місця для нього — скільки завгодно.

Сітка: основна і допоміжна

Сітка допомагає зчитувати значення, але має бути найслабшим елементом графіка. Основні налаштування:

Виклик Що робить
ax.grid(True) сітка за основними поділками обох осей
ax.grid(axis="y") лише горизонтальні лінії
ax.grid(which="minor") сітка за допоміжними поділками
ax.grid(color=..., linestyle=..., linewidth=..., alpha=...) вигляд ліній
ax.minorticks_on() увімкнути допоміжні поділки
ax.set_axisbelow(True) сітка під даними 
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from matplotlib.ticker import MultipleLocator

rng = np.random.default_rng(5)
t = np.arange(0, 60)
temperature = 20 + 15 * (1 - np.exp(-t / 12)) + rng.normal(0, 0.4, size=60)

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(11, 4), layout="constrained")

for ax in (ax1, ax2):
    ax.plot(t, temperature, color="tab:red", linewidth=2)
    ax.set(xlabel="Time, min", ylabel="Temperature, C")

ax1.grid(True)
ax1.set_title("ax.grid(True)")

# основні поділки кожні 10 хв і 5 C, допоміжні - кожні 2 хв і 1 C
ax2.xaxis.set_major_locator(MultipleLocator(10))
ax2.xaxis.set_minor_locator(MultipleLocator(2))
ax2.yaxis.set_major_locator(MultipleLocator(5))
ax2.yaxis.set_minor_locator(MultipleLocator(1))
ax2.grid(which="major", color="0.8", linewidth=0.9)
ax2.grid(which="minor", color="0.92", linewidth=0.6)
ax2.tick_params(which="minor", length=2, color="0.6")
ax2.set_axisbelow(True)
ax2.spines[:].set_visible(False)
ax2.set_title("Major + minor grid, no frame")
plt.show()

Основна і допоміжна сітка

  • MultipleLocator(n) ставить поділки кратні n (локатори — лекція 37); допоміжні поділки задає set_minor_locator;
  • grid(which="major") і grid(which="minor") налаштовуються окремо: допоміжна сітка світліша і тонша;
  • без рамки (spines[:].set_visible(False)) сітка сама задає межі області графіка.

Яку сітку обирати:

Графік Сітка
вертикальні стовпчики лише axis="y" — порівнюються висоти
горизонтальні стовпчики лише axis="x"
лінійний графік, де важливі значення обидві осі, світла
є підписи значень (bar_label) сітка не потрібна
теплова карта, imshow вимкнути: ax.grid(False)
логарифмічна вісь допоміжна сітка (which="minor") показує 2, 3, ..., 9 між степенями 10

Для всього скрипта сітку вмикають через rcParams: axes.grid, axes.grid.axis ("both", "x", "y"), axes.grid.which, grid.color, grid.linewidth.

Системи координат анотацій

У лекції 37 ми вказували стрілкою на точку даних через annotate(text, xy, xytext, arrowprops). Параметри xycoords і textcoords визначають, в яких одиницях задані xy і xytext:

Значення Одиниці Коли
"data" (за замовчуванням) координати даних точка на графіку
"axes fraction" частки Axes: (0, 0) — лівий нижній кут, (1, 1) — правий верхній текст у куті графіка, незалежно від даних
"figure fraction" частки фігури текст відносно всієї фігури
"offset points" зсув від xy у пунктах підпис поруч із точкою
ax.get_xaxis_transform() x — дані, y — частки Axes підпис вертикальної лінії біля верхнього краю
ax.get_yaxis_transform() x — частки Axes, y — дані підпис горизонтальної лінії біля правого краю

Останні два варіанти — змішані (blended) координати. Вони дуже зручні для подій на часовій осі: дата події відома (x у даних), а висота підпису — «біля верху графіка», незалежно від масштабу y.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

rng = np.random.default_rng(21)
days = np.arange(1, 91)
visits = 1200 + 6 * days + rng.normal(0, 60, size=90)
visits[30:37] += np.array([900, 700, 450, 300, 180, 90, 40])   # рекламна кампанія
visits[61:64] -= 800                                            # збій сервера

events = {31: "Ad campaign", 62: "Server outage"}

fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 4.2), layout="constrained")
ax.plot(days, visits, color="tab:blue")

for day, label in events.items():
    ax.axvline(day, color="0.5", linestyle="--", linewidth=1)
    # x - дата події, y - 97% висоти Axes
    ax.annotate(label, xy=(day, 0.97), xycoords=ax.get_xaxis_transform(),
                xytext=(4, 0), textcoords="offset points", va="top", color="0.3")

# точка даних і текст поруч зі зсувом
i_min = np.argmin(visits)
ax.annotate(f"min: {visits[i_min]:.0f}", xy=(days[i_min], visits[i_min]),
            xytext=(30, -30), textcoords="offset points", ha="left",
            arrowprops={"arrowstyle": "->"})

# підпис у куті графіка
ax.annotate("Daily visits, 90 days", xy=(0.01, 0.02), xycoords="axes fraction",
            fontsize=9, color="0.5")

ax.set(xlabel="Day", ylabel="Visits", ylim=(0, None))
ax.spines[["top", "right"]].set_visible(False)
plt.show()

Системи координат анотацій

  • підписи подій прив'язані до верху графіка: якщо змінити ylim, вони не зсунуться і не вийдуть за межі;
  • xytext=(30, -30) з textcoords="offset points" — текст на 30 пунктів правіше і 30 нижче за точку. Зсув у пунктах не залежить від масштабу осей, тому підпис не «відлетить» при зміні даних;
  • xycoords="axes fraction" — корисно для приміток і позначок (a), (b) у кутах підграфіків.

Стрілки: arrowstyle і connectionstyle

Словник arrowprops керує виглядом стрілки. Два головні ключі: arrowstyle — форма наконечника, connectionstyle — форма лінії від тексту до точки.

import matplotlib.pyplot as plt

arrowstyles = ["-", "->", "-|>", "<->", "]-", "|-|", "fancy", "wedge"]
connections = ["arc3", "arc3,rad=0.3", "arc3,rad=-0.3",
               "angle3,angleA=0,angleB=90", "angle,angleA=0,angleB=90,rad=5",
               "angle3,angleA=90,angleB=0"]

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(11, 4.6), layout="constrained")

for i, style in enumerate(arrowstyles):
    y = len(arrowstyles) - i
    ax1.annotate("", xy=(0.95, y), xytext=(0.45, y),
                 arrowprops={"arrowstyle": style, "color": "tab:blue", "lw": 1.5})
    ax1.text(0.4, y, repr(style), ha="right", va="center", family="monospace")
ax1.set(xlim=(0, 1), ylim=(0.3, len(arrowstyles) + 0.7), title="arrowstyle")

for i, conn in enumerate(connections):
    row, col = divmod(i, 2)
    x0, y0 = col * 1.0, -row * 1.0
    ax2.plot(x0 + 0.85, y0 + 0.1, "o", color="tab:red")
    ax2.annotate("", xy=(x0 + 0.85, y0 + 0.1), xytext=(x0 + 0.1, y0 + 0.6),
                 arrowprops={"arrowstyle": "->", "connectionstyle": conn,
                             "color": "tab:blue", "lw": 1.5})
    ax2.text(x0 + 0.05, y0 + 0.78, conn, fontsize=8, family="monospace")
ax2.set(xlim=(0, 2), ylim=(-2.1, 1), title="connectionstyle")

for ax in (ax1, ax2):
    ax.set_xticks([])
    ax.set_yticks([])
plt.show()

Стилі стрілок

  • annotate("", ...) з порожнім текстом — просто стрілка від xytext до xy;
  • "arc3,rad=0.3" — дуга; знак rad задає, в який бік вона вигинається. Дуга корисна, щоб стрілка обійшла лінію графіка, а не перетинала її;
  • "angle,angleA=0,angleB=90" — ламана з прямим кутом, як у схемах;
  • інші ключі arrowprops: color, lw (товщина), shrinkA / shrinkB — відступ стрілки від тексту і від точки в пунктах.

Текст у рамці: bbox

Параметр bbox малює рамку навколо тексту. Рамка з білою заливкою робить текст читабельним, навіть якщо під ним лінії графіка або сітка:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

rng = np.random.default_rng(8)
x = np.linspace(0, 10, 200)
y = np.sin(x) + rng.normal(0, 0.15, size=200)

fig, ax = plt.subplots(figsize=(9, 4), layout="constrained")
ax.plot(x, y, color="tab:blue", alpha=0.7)
ax.grid(True, color="0.85")

boxes = [
    (1.0, "round", {"boxstyle": "round", "fc": "white", "ec": "0.5"}),
    (3.5, "round,pad=0.5", {"boxstyle": "round,pad=0.5", "fc": "#fff3cd", "ec": "#e0a800"}),
    (6.0, "square", {"boxstyle": "square", "fc": "white", "ec": "none", "alpha": 0.85}),
    (8.5, "larrow", {"boxstyle": "larrow", "fc": "tab:red", "ec": "none"}),
]
for xpos, label, props in boxes:
    color = "white" if props["fc"] == "tab:red" else "black"
    # текст прямо на лінії: рамка з заливкою закриває лінію під текстом
    ax.text(xpos, np.sin(xpos), label, ha="center", va="center", bbox=props, color=color)

ax.set_title("Text with bbox")
plt.show()

Текст у рамці

Ключ bbox Що задає
boxstyle форма: "square", "round", "round4", "sawtooth", "larrow", "rarrow"; через кому — pad=0.5
fc (facecolor) заливка
ec (edgecolor) рамка; "none" — без рамки
alpha прозорість рамки
lw товщина рамки

Для annotate рамка задається тим самим bbox=..., і стрілка тоді починається від краю рамки.

Опорні лінії: axhline, axvline, axline

Опорна лінія дає читачеві точку порівняння: середнє, план, норму, y = x.

Метод Лінія
ax.axhline(y) горизонтальна на всю ширину
ax.axvline(x) вертикальна на всю висоту
ax.axline((x1, y1), (x2, y2)) нескінченна пряма через дві точки
ax.axline((x1, y1), slope=k) нескінченна пряма через точку з нахилом k

Приклад: прогноз і факт. Точки на діагоналі y = x — ідеальний прогноз; вище — недооцінка, нижче — переоцінка:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

rng = np.random.default_rng(9)
forecast = rng.uniform(20, 100, size=60)
actual = forecast * rng.normal(1.05, 0.1, size=60)
target = 60

fig, ax = plt.subplots(figsize=(6.5, 5.5), layout="constrained")
ax.scatter(forecast, actual, color="tab:blue", alpha=0.7, edgecolors="white")

ax.axline((0, 0), slope=1, color="0.4", linestyle="--", linewidth=1)
ax.annotate("perfect forecast: y = x", xy=(135, 135), xytext=(0, -14),
            textcoords="offset points", ha="right", rotation=45,
            rotation_mode="anchor", transform_rotates_text=True, color="0.4")

ax.axhline(target, color="tab:red", linewidth=1)
ax.annotate(f"monthly target: {target}", xy=(1, target),
            xycoords=ax.get_yaxis_transform(), xytext=(0, 4),
            textcoords="offset points", ha="right", color="tab:red")

ax.set(xlim=(0, 140), ylim=(0, 140), aspect="equal",
       xlabel="Forecast, thousand UAH", ylabel="Actual, thousand UAH",
       title="Forecast vs actual sales")
plt.show()

Опорні лінії

  • axline не потребує меж: пряма продовжується до країв графіка за будь-яких xlim / ylim;
  • aspect="equal" — однаковий масштаб осей, щоб діагональ y = x справді йшла під 45°;
  • transform_rotates_text=True — кут підпису рахується в координатах даних, тому текст лягає паралельно лінії;
  • підпис цільового значення прив'язаний до правого краю (xy=(1, target) у змішаних координатах) і не залежить від xlim.

Шрифти і текст у збережених файлах

Графіки для звіту зберігають у векторних форматах (svg, pdf), щоб вони не розмивалися при масштабуванні. Кілька параметрів визначають, як у такий файл потрапляє текст:

Параметр Значення Що дає
svg.fonttype "path" (за замовчуванням) літери перетворюються на криві: вигляд гарантовано однаковий, але текст не редагується і не шукається
svg.fonttype "none" текст лишається текстом: його можна виправити в редакторі, але на іншому комп'ютері без шрифту він виглядатиме інакше
pdf.fonttype 42 шрифт TrueType вбудовується в PDF; цього вимагають деякі видавництва і журнали 
import matplotlib.pyplot as plt

plt.rcParams["svg.fonttype"] = "none"
plt.rcParams["pdf.fonttype"] = 42

fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 3.5), layout="constrained")
ax.bar(["A", "B", "C"], [5, 7, 3], color="tab:blue")
ax.set_title("Editable text in SVG")

fig.savefig("chart.svg")
fig.savefig("chart.pdf")
# прозорий фон - для вставки на кольоровий слайд
fig.savefig("chart.png", dpi=200, transparent=True)
print("saved: chart.svg, chart.pdf, chart.png")

saved: chart.svg, chart.pdf, chart.png

Розмір шрифту в пунктах — фізичний розмір на папері відносно figsize у дюймах. Тому для звіту краще одразу задати figsize під реальну ширину сторінки (наприклад, 6.5 дюйма для A4 з полями) і font.size 9–11, ніж зберегти велику фігуру і потім зменшити картинку: при зменшенні шрифт стане дрібним.

Приклад: графік до і після

Зберемо прийоми лекції разом. Дані — середній час завантаження сторінки сайту за тиждень для чотирьох регіонів, з ціллю 2 секунди.

Графік «за замовчуванням»:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

rng = np.random.default_rng(42)
days = np.arange(1, 29)
regions = ["Europe", "North America", "Asia", "South America"]
base = {"Europe": 1.4, "North America": 1.6, "Asia": 2.3, "South America": 2.0}
load_time = {r: base[r] + rng.normal(0, 0.12, size=28) for r in regions}
load_time["Asia"][14:] -= np.linspace(0, 0.9, 14)   # з 15-го дня: CDN в Азії

fig, ax = plt.subplots(figsize=(9, 4.5))
for r in regions:
    ax.plot(days, load_time[r], label=r)
ax.axhline(2)
ax.legend()
ax.set_title("Load time")
plt.show()

До

Що тут не так: незрозуміло, про що графік; чотири кольори однакової ваги; легенда перекриває дані; лінія цілі нічим не підписана; не видно, що сталося на 15-й день.

Той самий графік після оформлення:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

rng = np.random.default_rng(42)
days = np.arange(1, 29)
regions = ["Europe", "North America", "Asia", "South America"]
base = {"Europe": 1.4, "North America": 1.6, "Asia": 2.3, "South America": 2.0}
load_time = {r: base[r] + rng.normal(0, 0.12, size=28) for r in regions}
load_time["Asia"][14:] -= np.linspace(0, 0.9, 14)   # з 15-го дня: CDN в Азії

target = 2.0
highlight = "Asia"
accent = "#D55E00"
# вертикальний зсув підписів у пунктах, щоб вони не налізали один на одного
nudge = {"Europe": 0, "North America": 5, "Asia": -5, "South America": 0}

plt.rcParams.update({
    "font.size": 10,
    "axes.spines.top": False,
    "axes.spines.right": False,
    "axes.titlelocation": "left",
    "axes.axisbelow": True,
})

fig, ax = plt.subplots(figsize=(9, 4.5), layout="constrained")

# сітка: лише горизонтальна, світла
ax.grid(axis="y", color="0.9")

# фонові лінії сірим, виділена - акцентним кольором поверх
for r in regions:
    is_main = r == highlight
    ax.plot(days, load_time[r],
            color=accent if is_main else "0.7",
            linewidth=2.6 if is_main else 1.3,
            zorder=3 if is_main else 2)
    ax.annotate(r, xy=(days[-1], load_time[r][-1]), xytext=(6, nudge[r]),
                textcoords="offset points", va="center",
                color=accent if is_main else "0.5",
                fontweight="bold" if is_main else "normal")

# ціль: опорна лінія з підписом біля лівого краю
ax.axhline(target, color="0.3", linestyle="--", linewidth=1)
ax.annotate(f"target {target:.0f} s", xy=(0, target), xycoords=ax.get_yaxis_transform(),
            xytext=(4, 4), textcoords="offset points", color="0.3", fontsize=9,
            bbox={"boxstyle": "square,pad=0.1", "fc": "white", "ec": "none"})

# подія: вертикальна лінія з підписом біля верху
ax.axvline(15, color=accent, linewidth=1, alpha=0.5)
ax.annotate("CDN launched\nin Asia", xy=(15, 0.97), xycoords=ax.get_xaxis_transform(),
            xytext=(6, 0), textcoords="offset points", va="top",
            color=accent, fontsize=9,
            bbox={"boxstyle": "round,pad=0.3", "fc": "white", "ec": "none"})

fig.suptitle("Asia now loads faster than the target", x=0.02, ha="left",
             fontsize=15, fontweight="bold")
ax.set_title("Average page load time by region, seconds, last 28 days",
             color="0.4", fontsize=10.5, pad=10)
ax.set(xlabel="Day", xlim=(1, 28), ylim=(1, 2.8))
ax.tick_params(colors="0.4")
fig.text(0.02, 0.01, "Source: synthetic monitoring, 5-minute checks",
         fontsize=8, color="0.5")
fig.get_layout_engine().set(h_pad=0.12)
plt.show()

Після

Що змінилося:

Проблема Рішення
незрозуміло, про що графік заголовок-висновок + сірий підзаголовок з одиницями
усі лінії однакові сірі фонові лінії, одна акцентна (zorder=3)
легенда перекриває дані прямі підписи біля кінців ліній
ціль без пояснення пунктир + підпис у змішаних координатах
причина зміни невідома вертикальна лінія події з підписом у рамці
важка рамка і сітка без верхньої/правої рамки, лише світла горизонтальна сітка під даними
немає джерела примітка fig.text у нижньому куті

Загальні налаштування винесені в plt.rcParams.update(...) — у реальному проєкті їх переносять у файл .mplstyle (лекція 37), і всі графіки звіту отримують однаковий вигляд.

Типові помилки

Веселка кольорів для категорій. 8 яскравих кольорів однакової ваги — читач не знає, куди дивитися. Виділіть головне одним кольором, решту — сірим.

Колір — єдина відмінність між лініями. Для людей з порушенням кольорового зору і на чорно-білому друку лінії зливаються. Додайте стиль лінії, маркер або прямий підпис; використовуйте палітри Okabe-Ito, tableau-colorblind10, petroff10.

Різні кольори для однієї сутності на різних графіках. «Дохід» синій на одному графіку і зелений на іншому. Тримайте кольори у словнику і беріть їх звідти.

Компоненти RGB від 0 до 255. color=(42, 157, 143) — помилка; matplotlib очікує числа від 0 до 1: (42/255, 157/255, 143/255) або hex "#2a9d8f".

Число замість рядка для сірого. color=0.5 — помилка, color="0.5" — сірий.

Неперервна карта для офіційних рівнів. Якщо в даних є межі (норма, рівні ризику, оцінки), використовуйте ListedColormap + BoundaryNorm.

Сітка поверх стовпчиків. ax.set_axisbelow(True) або rcParams["axes.axisbelow"] = True.

Надто помітна сітка. Сітка — допоміжний шар: світло-сіра ("0.85"–"0.92"), тонка, лише за потрібною віссю.

Формули без raw-рядка. "$\tau$" — Python перетворить \t на табуляцію. Пишіть r"$\tau$". У f-рядках з формулами — rf"..." і подвоєні {{ }}.

Анотації в координатах даних для «службових» підписів. Підпис події, ліміту, примітка в куті, задані в координатах даних, з'їжджають або зникають при зміні ylim. Використовуйте "axes fraction", get_xaxis_transform(), get_yaxis_transform().

Повернуті підписи без ha="right". Повернутий підпис зміщується на сусідню поділку. rotation=30, ha="right", rotation_mode="anchor" або barh.

Шрифт без кирилиці. У звітах українською — квадратики замість літер. Перевіряйте, що обраний шрифт містить кирилицю.

Велика фігура, зменшена у звіті. Шрифт стає нечитабельним. Задавайте figsize під реальну ширину сторінки.

Підсумок

  • Шари важливості: дані → акценти → контекст → допоміжне. Посилюйте дані, послаблюйте рамку, сітку і легенду.
  • Формати кольору: "tab:blue", CSS-назви, hex "#rrggbb[aa]", RGB(A) 0..1, "0.6" — сірий, "C0" — колір циклу; перетворення — matplotlib.colors.to_hex, to_rgba.
  • Палітри: mpl.colormaps["tab10"].colors; n кольорів з неперервної карти — cmap(np.linspace(0, 1, n)); доступні палітри — Okabe-Ito, стилі tableau-colorblind10, petroff10.
  • Акцент: сірі фонові елементи + один яскравий колір + прямий підпис замість легенди.
  • Шари: zorder (більший — вище), ax.set_axisbelow(True), біла обводка і порожні маркери; alpha — для перекриття, а не для «світлішого кольору».
  • Власні карти: ListedColormap — дискретна, LinearSegmentedColormap.from_list — неперервна; .reversed(), .resampled(n).
  • Нормування: BoundaryNorm — офіційні рівні; TwoSlopeNorm(vcenter=0) — несиметричні дані з центром; LogNorm — кілька порядків величини.
  • Лінії і маркери: штрихи (0, (on, off)), mfc, mec, markevery, drawstyle.
  • Стилі: plt.style.library[name] — що змінює стиль; накладання стилів списком; seaborn-v0_8-paper/notebook/talk/poster — масштаб під носій.
  • Шрифти: fontsize, fontweight, fontstyle, fontfamily; відносні розміри від font.size; rcParams["font.sans-serif"] — список з запасними; font_manager.fontManager.addfont — власний .ttf; кирилиця має бути в шрифті.
  • Формули: r"$...$", ^, _, \frac, \sum, грецькі літери; mathtext.fontset.
  • Заголовки: fig.suptitle(x=0.02, ha="left"), set_title(loc="left", pad=...), примітка fig.text; заголовок-висновок.
  • Підписи поділок: rotation=30, ha="right", rotation_mode="anchor" або barh; tick_params(labelsize=..., labelcolor=...).
  • Сітка: grid(axis=..., which=..., color=..., linewidth=...), minorticks_on, set_minor_locator; лише потрібна вісь, світла, під даними.
  • Анотації: xycoords / textcoords: "data", "axes fraction", "offset points", змішані get_xaxis_transform() / get_yaxis_transform(); arrowstyle, connectionstyle; bbox для читабельності.
  • Опорні лінії: axhline, axvline, axline(..., slope=...) з підписами.
  • Збереження: svg.fonttype = "none" — редагований текст, pdf.fonttype = 42, transparent=True; figsize під реальну ширину сторінки.

Корисні посилання

Знайшли помилку чи бажаєте додати інформацію, щоб покращити курс? Створіть issue на GitHub