使用python的頭文件Matplotlib時plt.show()【標題字體過小】問題根源與解決方案

使用python的頭文件Matplotlib時plt.show【標題字體過小】問題根源與解決方案

1. 問題復現
2. 問題分析
3. 解決方案
- 方案一（`推薦`）：使用 `fig.suptitle` 結合 `subplots_adjust`
- 方案二：以保存文件函數`plt.savefig`為準
- 方案三：不使用 `tight_layout` ，完全手動布局
4. 總結與建議

1. 問題復現

我們使用python的matplotlib頭文件時可能會遇到一個現象：在代碼中將**標題-**的fontsize設置為一個較大的值，但在plt.show()彈出的交互式窗口中，標題的顯示卻非常小。

比如以下代碼嘗試為一個簡單的條形圖設置一個fontsize=40的標題。

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import os
from matplotlib.font_manager import FontPropertiesdef get_chinese_font():"""一個輔助函數，用于獲取系統中可用的中文字體。"""font_path_msyh = r'C:\Windows\Fonts\msyh.ttc'font_path_deng = r'C:\Windows\Fonts\Deng.ttf'if os.path.exists(font_path_msyh):print("成功加載字體：微軟雅黑 (msyh.ttc)")return FontProperties(fname=font_path_msyh)elif os.path.exists(font_path_deng):print("注意: 未找到微軟雅黑，已加載備用字體：等線 (Deng.ttf)")return FontProperties(fname=font_path_deng)else:print("\033[91m錯誤: 微軟雅黑和等線字體均未找到！\033[0m")return FontProperties()# 獲取中文字體并準備數據
my_font = get_chinese_font()
data = {'類別': ['A', 'B', 'C', 'D'], '數值': [10, 25, 18, 32]}
df = pd.DataFrame(data)# --- 問題復現代碼 ---
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))
ax.bar(df['類別'], df['數值'])# 嘗試設置一個非常大的標題字體
ax.set_title('這是一個標題（fontsize=40）', fontsize=40, fontproperties=my_font)
ax.set_xlabel('類別', fontproperties=my_font, fontsize=12)
ax.set_ylabel('數值', fontproperties=my_font, fontsize=12)# 使用自動緊湊布局
plt.tight_layout()
plt.show()

在這里插入圖片描述

預期結果：標題的字體設置為40，本應是一個標題占據圖表顯著高度、字體極大的圖像。
實際結果：在 plt.show() 窗口中，其視覺大小遠未達到 fontsize=40 應有的效果，甚至很小。

2. 問題分析

這是matplotlib頭文件的布局與渲染機制交互作用的結果。其核心原因可歸結為以下三點：

絕對字體大小：fontsize 參數的單位是 points，是一個絕對度量單位。Matplotlib會根據該值計算標題所需的物理空間。
plt.tight_layout() 的動態調整：當tight_layout()檢測到大尺寸標題時，為防止其與圖表主體（Axes）重疊，它會增加整個畫布（Figure）的理論高度，為標題分配空間。
plt.show() 窗口的縮放行為：plt.show()打開的交互式窗口大小受限于當前屏幕分辨率。當它需要展示一個被tight_layout()“撐高”的畫布時，為將整個畫布完整地放入窗口內，它必須對整個圖像進行等比例縮小。

結論：預覽窗口的整體縮放，抵消了原始設置的巨大字體尺寸。雖然標題相對于圖表主體的比例確實變大了，但由于整體圖像被縮小，其在屏幕上的絕對視覺大小并未顯著增加。

3. 解決方案

方案一（`推薦`）：使用 `fig.suptitle` 結合 `subplots_adjust`

通過將標題從“子圖級別”（Axes）提升到“畫布級別”（Figure），并手動為其預留空間，從而繞開 tight_layout 的過度調整問題。

首先要明白 Matplotlib 的兩個核心層級：

畫布 (Figure)：整個繪圖窗口，就像一張畫紙。
子圖 (Axes)：畫紙上用來畫具體圖表（如條形圖）的矩形區域。

我們的策略分為兩步：

使用 fig.suptitle()：與 ax.set_title() 創建的是子圖內部的標題元素不同，fig.suptitle() 創建的是整個畫布（Figure）的全局標題
使用 tight_layout() 讓子圖內部的元素（坐標軸標簽等）自動排列整齊。
再用 fig.subplots_adjust(top=0.9) 手動將整個子圖區域在畫布內向下移動。比如top=0.90 的意思是“將所有子圖的頂部邊界向下移動，使其不超過畫布總高度的90%”。這就在畫布的頂部強制留出了10%的空白區域，專門用于容納 suptitle。

通過這個組合，我們既利用了 tight_layout 自動調整子圖內部元素的便利，又通過 subplots_adjust 精確地為全局標題提供了穩定、獨立的顯示空間，避免了整個畫布因標題過大而被縮放的問題。

解決方案代碼：


import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import os
from matplotlib.font_manager import FontPropertiesdef get_chinese_font():"""一個輔助函數，用于獲取系統中可用的中文字體。"""font_path_msyh = r'C:\Windows\Fonts\msyh.ttc'font_path_deng = r'C:\Windows\Fonts\Deng.ttf'if os.path.exists(font_path_msyh):print("成功加載字體：微軟雅黑 (msyh.ttc)")return FontProperties(fname=font_path_msyh)elif os.path.exists(font_path_deng):print("注意: 未找到微軟雅黑，已加載備用字體：等線 (Deng.ttf)")return FontProperties(fname=font_path_deng)else:print("\033[91m錯誤: 微軟雅黑和等線字體均未找到！\033[0m")return FontProperties()# 獲取中文字體
my_font = get_chinese_font()# 準備數據
data = {'類別': ['A', 'B', 'C', 'D'], '數值': [10, 25, 18, 32]}
df = pd.DataFrame(data)
# ... (前面的數據準備和字體獲取代碼相同) ...# --- 推薦解決方案代碼 ---
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))ax.bar(df['類別'], df['數值'])# 1. 使用 fig.suptitle() 設置Figure級標題
fig.suptitle('這是一個正確的標題（fontsize=24）', fontsize=24,  # 使用一個更合理的字體大小fontweight='bold', fontproperties=my_font)ax.set_xlabel('類別', fontproperties=my_font, fontsize=12)
ax.set_ylabel('數值', fontproperties=my_font, fontsize=12)# 2. 調用 tight_layout() 進行初步布局
plt.tight_layout()# 3. 使用 subplots_adjust() 為 suptitle 預留空間，防止重疊
#    top=0.9 表示將子圖的頂部邊界設置在畫布高度的90%處
fig.subplots_adjust(top=0.90)plt.show()

在這里插入圖片描述

優點：
- 職責分離：fig.suptitle()負責全局標題，ax.set_title()負責子圖標題，邏輯清晰。
- 布局穩定：通過subplots_adjust()為標題提供固定的、不受tight_layout()過度干預的空間，避免了意外的畫布縮放。
- 所見即所得：plt.show()預覽窗口中的標題大小將更接近最終保存文件的效果。

方案二：以保存文件函數`plt.savefig`為準

plt.show()本質上是快速預覽工具，其渲染可能受GUI后端和屏幕尺寸影響。在學術或報告場景下，最終交付物是靜態圖像文件。可以嘗試使用一下plt.savefig函數。

實踐：
1. 在代碼中設置合理的字體大小（如22-26）。
2. 執行代碼后，調用 plt.savefig('figure.png', dpi=300, bbox_inches='tight')。
3. 檢查生成的圖像文件，看生成的文件是否符合我們的最終效果。
優點：無需修改繪圖邏輯，簡單直接；確保了最終輸出文件的質量。
缺點：未改善交互式預覽的體驗。（而且有的時候我嘗試可能不起作用）

方案三：不使用 `tight_layout` ，完全手動布局

對于需要精確控制的復雜布局，可以不使用自動布局，轉而手動設置所有邊距。

實踐代碼：

fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))
ax.bar(df['類別'], df['數值'])
ax.set_title('手動布局下的標題（fontsize=24）', fontsize=24, fontproperties=my_font)
ax.set_xlabel('類別', fontproperties=my_font, fontsize=12)
ax.set_ylabel('數值', fontproperties=my_font, fontsize=12)# 不調用 plt.tight_layout()
# 手動設置所有邊距
fig.subplots_adjust(left=0.1, right=0.95, top=0.88,  # 為大標題留出足夠空間bottom=0.1
)plt.show()

優點：提供對布局的完全、精確的控制。
缺點：過程繁瑣，需要為每個圖表手動調整參數，通用性差。通常只在tight_layout失效的極端情況下使用。

4. 總結與建議

plt.show()中標題字體過小的問題，源于ax.set_title()、plt.tight_layout()及預覽窗口縮放機制的交互。

解決方案	優點	缺點	推薦指數
1. `fig.suptitle` + `subplots_adjust`	邏輯清晰，布局穩定，預覽效果好	需額外代碼	★★★★★
2. 以保存文件為準	簡單，保證最終輸出質量	無法直接預覽，有時不起作用	★★★☆☆
3. 手動布局	完全控制，精度高	繁瑣	★★☆☆☆