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我们将在本文中解释 title() 方法，该方法允许我们为绘图设置名称作为标签，我们将看到如何在 Matplotlib 中更改标题位置。

在 Matplotlib 中使用 title() 方法创建和更改标题位置

这个函数属于 pyplot 模块，所以我们需要调用 matplotlib.pyplot.title()。

语法：

matplotlib.pyplot.title(label, fontdict=None, loc='center', pad=None, **kwargs)

这里是 title 参数的定义。

label

第一个参数是 label，一个字符串值，无论你想为绘图指定什么名称，因此你必须将标签值作为第一个参数传递。如果我们不提及标签，它将引发错误（必需）。

fontdict

第二个参数是一个字典，它将控制标题文本的外观来改变文本的大小，或者我们可以使用这个参数来改变文本的颜色。默认值为 Null。

loc

这是第三个参数 loc，默认值为 Null。此参数的字符串值将指定放置标题的位置，无论你是将其放置在左侧还是右侧的中心。

pad

pad 参数是一个浮点值，允许我们更改标题与访问顶部的距离。如果没有值初始化，它将采用默认值 6.0。

kwargs

这是允许我们更改标题文本的文本属性的关键字参数。我们可以使用 fontdict 参数或关键字参数更改文本的大小、颜色或字体样式以更改文本外观，并且我们可以使用这两个参数进行更改。

让我们写一些例子来更好地理解。

例子：

import matplotlib.pyplot as plot
# The x and y values (dependant an independent value)
plot.plot([12,24,36],[8,6,14])
plot.xlabel("X label")
plot.ylabel("Y label")
plot.title("First Example",{"size":20,"color":"blue"})
plot.show()

在此示例中，我们将查看默认居中的文本位置。

输出：

loc 参数是标题的位置，用于传递左、中和右三个值。

例子：

import matplotlib.pyplot as plot
# The x and y values (dependant an independent value)
plot.plot([12,24,36],[8,6,14])
plot.xlabel("X label")
plot.ylabel("Y label")

# Create a title on left upper corner
plot.title("Second Example",{"size":20,"color":"blue"},loc="left")
plot.show()

输出：

我们在上面的输出中看到标题位置发生了变化。另一个例子是使用 pad 参数进行一些填充和使用 rotation 参数进行一些旋转。

例子：

import matplotlib.pyplot as plot
# The x and y values (dependant an independent value)
plot.plot([12,24,36],[8,6,14])
plot.xlabel("X label")
plot.ylabel("Y label")
# Create a title on top left corner with 22 percent rotation
plot.title("Third Example",{"size":10,"color":"blue"},loc="left",pad=10,rotation=22)
plot.show()

输出：

keyword 参数与 fontdict 参数的工作方式相同，但 keyword 参数比 fontdict 参数具有更高的优先级，所以让我们看一个示例。

例子：

import matplotlib.pyplot as plot
# The x and y values (dependant an independent value)
plot.plot([12,24,36],[8,6,14])
plot.xlabel("X label")
plot.ylabel("Y label")
# Create a title on left upper corner with rotion of 22 % angle
plot.title("Fourth Example",{"size":10,"color":"blue"},loc="left",pad=10,rotation=22,size=10,color="red")
plot.show()

输出：

现在我们可以看到关键字 color 参数将被采用。