排版雖然只是繪圖中的輔助功能，但是好的排版能夠提高圖形的表現(xiàn)力。
讓人一眼看出圖形要表達(dá)的內(nèi)容和數(shù)據(jù)，而不用去費力的睜大眼睛去圖中查找。

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如果說 matplotlib的坐標(biāo)系統(tǒng)，各種基礎(chǔ)元素，包括柱狀圖，折線圖，散點圖等它的硬實力，
那么，排版就是 matplotlib 的軟實力，結(jié)合排版，能讓分析結(jié)果給人一個良好的第一印象，增強別人對分析結(jié)果的信任。

排版是個很大的話題，涉及很多細(xì)節(jié)，這里只從三個方面來改善排版，相比于直接繪制圖形，先改善這三個方面，就能極大提高可視化的清晰度。

層次

繪圖和寫文章一樣，平鋪直敘對讀者很難有吸引力，跌宕起伏的情節(jié)才是吸引讀者的法寶。
繪圖時，僅僅將各個元素展示出來就像一篇記錄流水賬的文章，索然無味。

通過調(diào)整元素的位置，大小和粗細(xì)，也可以讓圖形展示出完全不同的效果，比如下面2個圖：

代碼參考：https://github.com/rougier/scientific-visualization-book/blob/master/code/typography/typography-matters.py

相對于第一個圖，第二個圖通過調(diào)整 matters 的大小和位置，以及坐標(biāo)軸刻度的大小和粗細(xì)等，明顯讓人感覺到第二個圖更加的精致。

字體

matplotlib 支持調(diào)整繪圖中的字體，選擇那種字體沒有明確的原則，可以根據(jù)顯示的內(nèi)容，多試試幾種字體，看看哪種看的更加順眼。

比如，對于數(shù)學(xué)公式來說，因為顯示的內(nèi)容比較復(fù)雜，清晰度比顯示普通文字更加重要。
下面是幾種字體對數(shù)學(xué)公式的顯示，體會體會其中的差別。
代碼參考：https://github.com/rougier/scientific-visualization-book/blob/master/code/typography/typography-math-stacks.py

一般會選擇和圖形中主要字體類似的字體來顯示數(shù)學(xué)公式。

易辨認(rèn)性

易辨認(rèn)是很抽象的概念，具體來說，先做到兩點。
一是能從背景中清晰的看到文字。比如下面的示例：

上面的圖形中都有 Read me 幾個字，第三排給文字加上背景，第四排給文字加了描邊。
這樣明顯比前兩排的文字顯示清晰很多。

另一個提高易辨認(rèn)性的方法則是和圖形結(jié)合的文字可以隨著圖形的變換來顯示，這樣可以一眼看出數(shù)據(jù)表示的是圖形哪部分的內(nèi)容，比如：

圖中的文字隨著等高線來顯示，不同說明就知道數(shù)值代表的是等高線的數(shù)據(jù)。

但是文字的比例和圖形的比例一樣，看上去文字有點偏小，
而且數(shù)據(jù)都擠在一起，顯示在等高線的同樣位置。需要仔細(xì)辨認(rèn)一下才能看出各個數(shù)值。

下面的圖調(diào)大了顯示文字，并且讓數(shù)值在等高線上錯開顯示，一下就提高了整個圖形的易辨認(rèn)性。

大家可以體會下2個圖的差別。

代碼參見：https://github.com/rougier/scientific-visualization-book/blob/master/code/typography/typography-text-path.py

總結(jié)

排版的細(xì)節(jié)如果考究起來是永無止境的，對于完美排版的看法也是見仁見智，并沒有完全統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)。

這里討論的幾個點主要從提高清晰度的角度出發(fā)，通過盡量簡單的幾個改進(jìn)，讓我們繪制的圖形更加的專業(yè)。

網(wǎng)站標(biāo)題：matplotlib可視化系列之【排版】
文章URL：http://chinadenli.net/article42/dsogjec.html

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