Python 设置seaborn绘图的字体大小

Python 设置seaborn绘图的字体大小,python,matplotlib,seaborn,Python,Matplotlib,Seaborn,我正在努力正确设置seaborn绘图的字体大小。设置标题的字体大小效果非常好,但不幸的是,关于轴和图例的字体大小,我还没有取得任何成功。这是我的代码(使用一些虚拟数据): ,这将产生以下输出: 更改“设置上下文”功能中的数字没有任何效果。顺便说一句,数字大小太大(42x30): 非常感谢。这就像x标签和y标签的魅力一样:legend字体大小、xticks和yticks字体大小如何?非常感谢。我还添加了更改图例字体大小和标记大小的方法。 import matplotlib.pyplot as p

我正在努力正确设置seaborn绘图的字体大小。设置标题的字体大小效果非常好,但不幸的是,关于轴和图例的字体大小,我还没有取得任何成功。这是我的代码(使用一些虚拟数据):

,这将产生以下输出:


更改“设置上下文”功能中的数字没有任何效果。

顺便说一句,数字大小太大
(42x30)


非常感谢。这就像x标签和y标签的魅力一样:legend字体大小、xticks和yticks字体大小如何?非常感谢。我还添加了更改图例字体大小和标记大小的方法。
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import seaborn as sns

df = pd.DataFrame()
df['First PCA dimension'] = [1,2,3,4]
df['Second PCA dimension'] = [0,5,5,7]
df['Third PCA dimension'] = [1,2,6,4]
df['Data points'] = [1,2,3,4]

plt.figure(figsize=(42,30))
plt.title('2-D PCA of my data points',fontsize=32)

colors = ["#FF9926", "#2ACD37","#FF9926", "#FF0800"]
sns.scatterplot(x="First PCA dimension", y="Second PCA dimension", hue="Data points", palette=sns.color_palette(colors), data=df, legend="full", alpha=0.3)
sns.set_context("paper", rc={"font.size":48,"axes.titlesize":48,"axes.labelsize":48})   
plt.savefig(outputPath+'/PCA/'+'PCA_2D.png',dpi=100,bbox_inches='tight')
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import seaborn as sns

df = pd.DataFrame()
df['First PCA dimension'] = [1,2,3,4]
df['Second PCA dimension'] = [0,5,5,7]
df['Third PCA dimension'] = [1,2,6,4]
df['Data points'] = [1,2,3,4]

plt.figure(figsize=(42,30))
plt.title('2-D PCA of my data points',fontsize=32)

colors = ["#FF9926", "#2ACD37","#FF9926", "#FF0800"]
b = sns.scatterplot(x="First PCA dimension", y="Second PCA dimension", hue="Data points", palette=sns.color_palette(colors), data=df, legend="full", alpha=0.3)
sns.set_context("paper", rc={"font.size":48,"axes.titlesize":48,"axes.labelsize":48})

b.set_ylabel('mylabely', size=54)
b.set_xlabel('mylabelx', size=54)
b.set_xticklabels([1,2,3,4,5,6,7,8], fontsize = 36)

lgnd = plt.legend(fontsize='22')
for handle in lgnd.legendHandles:
    handle.set_sizes([26.0])

plt.show()