本教程详细介绍了在matplotlib中调整y轴刻度标签字体大小的方法，尤其适用于tkinter嵌入式动态图表。文章提供了两种核心解决方案：使用`set_yticklabels`结合`get_yticklabels`进行精确控制，以及利用`tick_params`实现更广泛的兼容性。同时，教程还包含了代码示例、关键注意事项及故障排除指南，帮助开发者有效解决图表字体显示问题。
在使用Matplotlib绘制图表时，调整轴刻度标签的字体大小是常见的需求，以确保图表的可读性和美观性。特别是在将Matplotlib图表嵌入到Tkinter等GUI框架中，并结合FuncAnimation创建动态更新图表时，正确设置字体大小尤为重要。本节将深入探讨如何在Matplotlib中有效地调整Y轴刻度标签的字体大小。
核心方法：调整Y轴刻度标签字体大小
Matplotlib的Axes对象提供了多种方法来控制图表的各个元素。要调整Y轴刻度标签的字体大小，最直接且推荐的方法是利用set_yticklabels方法。这个方法通常与get_yticklabels结合使用，以获取当前刻度标签对象并对其进行修改。
方法详解：
Axes.set_yticklabels(labels, *, fontdict=None, minor=False, **kwargs)
此方法用于设置Y轴的刻度标签。当我们需要修改现有标签的属性（如字体大小）时，可以先通过Axes.get_yticklabels()获取当前的Text对象列表，然后将这些对象作为第一个参数labels传入set_yticklabels，并通过fontsize关键字参数指定新的字体大小。
示例代码：
假设我们有一个Axes对象b1，在数据绘制完成后，我们可以这样设置Y轴刻度标签的字体大小：
import matplotlib.pyplot as plt # 假设 b1 是一个已经创建并绘制了数据的Axes对象 # 例如： fig, b1 = plt.subplots(figsize=(10, 0.5)) b1.barh(['WIRE'], [5], color='blue') # 示例数据 # 调整Y轴刻度标签字体大小 b1.set_yticklabels(b1.get_yticklabels(), fontsize=21) plt.show()
关键点：
- 执行时机： 务必在所有数据已经添加到Axes对象（例如b1）之后，但在将Figure对象嵌入到Tkinter或其他GUI画布之前执行此操作。这样可以确保在渲染图表时，字体大小已经生效。对于动态图表，每次更新帧时都需要重新应用此设置。
- get_yticklabels()： 这个函数返回当前Y轴上所有刻度标签的Text对象列表。将其传回set_yticklabels可以确保在保持原有标签文本不变的情况下，仅修改其样式属性。
兼容性方案：使用 tick_params
在某些情况下，特别是使用较旧版本的Matplotlib时，或者当需要更通用地控制刻度参数时，tick_params方法是一个很好的选择。它允许对特定轴的刻度线、刻度标签以及网格线进行细粒度控制。
方法详解：
Axes.tick_params(axis='y', labelsize=value, **kwargs)
通过设置axis='y'来指定只对Y轴生效，然后使用labelsize参数来直接设置刻度标签的字体大小。
示例代码：
import matplotlib.pyplot as plt fig, b1 = plt.subplots(figsize=(10, 0.5)) b1.barh(['WIRE'], [5], color='blue') # 示例数据 # 使用 tick_params 调整Y轴刻度标签字体大小 b1.tick_params(axis='y', labelsize=21) plt.show()
优势：
- 向后兼容性： tick_params方法在较旧的Matplotlib版本中也普遍可用，因此它是一个更具兼容性的解决方案。
- 简洁性： 对于仅需调整字体大小的场景，tick_params的语法可能更为简洁。
完整应用示例
为了更好地理解如何在动态图表和Tkinter环境中应用这些方法，我们将在原始代码的基础上进行修改，以演示如何成功增加Y轴刻度标签的字体大小。
import tkinter as tk
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.backends.backend_tkagg import FigureCanvasTkAgg
from matplotlib import animation
import random
# 创建Tkinter窗口
root = tk.Tk()
root.geometry('800x600') # 调整窗口大小以容纳图表
# 创建两个Figure和Axes对象
fig1, b1 = plt.subplots(figsize=(10, 0.5), dpi=80)
fig2, b2 = plt.subplots(figsize=(10, 0.5), dpi=80)
def grafico_1(i):
# 清除旧的图表内容，确保每次更新都是新的绘制
b1.clear()
b1.set_xlim(0, 50) # 设置X轴范围，根据实际数据调整
b1.set_ylim(-0.5, 0.5) # 调整Y轴范围，确保单行barh居中且可见
x = []
y_fix = []
ws = ['WIRE'] # Y轴标签
for _ in range(5):
nume = random.randint(1, 10)
x.append(nume)
# 绘制第一层
if int(x[0]) < 3:
y_fix.append(int(x[0]))
b1.barh(ws, int(x[0]), color='green')
elif int(x[0]) >= 3 and int(x[0]) < 6:
y_fix.append(x[0])
b1.barh(ws, int(x[0]), color='yellow')
else: # int(x[0]) >= 6
y_fix.append(x[0])
b1.barh(ws, int(x[0]), color='red')
# 绘制后续层
for c in x[1:]:
current_left = sum(y_fix) # 计算当前bar的left位置
if int(c) < 3:
b1.barh(ws, int(c), color='green', left=current_left)
elif int(c) > 3 and int(c) < 5:
b1.barh(ws, int(c), color='yellow', left=current_left)
else: # int(c) >= 5
b1.barh(ws, int(c), color='red', left=current_left)
y_fix.append(int(c)) # 更新y_fix以计算下一个left位置
# --- 在这里添加Y轴字体大小设置 ---
# 方法一：推荐
b1.set_yticklabels(b1.get_yticklabels(), fontsize=21)
# 方法二：兼容性方案 (如果方法一不工作，可以尝试此方法)
# b1.tick_params(axis='y', labelsize=21)
# 确保Y轴标签可见，并设置合适的布局
b1.set_yticks([0]) # 确保只有一个Y轴刻度，对应'WIRE'
b1.set_yticklabels(ws) # 重新设置标签文本，因为clear()会移除它们
b1.tick_params(axis='y', length=0) # 隐藏Y轴刻度线，因为是水平条形图，刻度线可能不美 
