提升Python数据可读性的秘诀：为数字添加不同字体

Python 笔记

在Python中进行数据可视化时，如何让图表更加美观易懂呢？除了调整颜色、线型等基本属性外，我们还可以利用字体的视觉效果来突出某些数据。本文将介绍通过为数字添加不同的字体，提升Python数据可读性的方法。

一、字体库的选择

为了让数字具备不同的视觉效果，我们需要使用不同的字体。在Python中，我们可以使用Pillow库来处理图像，通过它，我们可以使用Windows系统内置的字体，也可以使用其他外部字体。我们可以在Google Fonts和DaFont等网站上找到自己喜欢的字体。注意，使用外部字体需要先将字体文件下载到本地。

from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont

#加载Windows系统内置字体
font = ImageFont.truetype('arial.ttf', 40)

#加载外部字体
font = ImageFont.truetype('path/to/font.ttf', 40)

二、使用不同的字体

在所选的字体中，不同的字形可能会产生完全不同的视觉效果。我们可以根据数据的大小、重要性等进行选择。比如，如果我们希望突出某些重要的数据，可以使用较大号、比较浓重的字体；如果我们希望凸显整体趋势，可以使用较小号、较轻的字体。下面是一个使用不同字体突出重要数据的实际例子：

img = Image.new('RGB', (300, 100), (255, 255, 255))
draw = ImageDraw.Draw(img)
#普通数字
draw.text((30, 40), '1234567890', font=font, fill=(0, 0, 0))
#重要数据使用大号粗体字体
font_bold = ImageFont.truetype('arialbd.ttf', 60)
draw.text((30, 0), '7', font=font_bold, fill=(0, 0, 0))
img.show()

三、借鉴已有的可视化方法

实际上，在Python数据可视化中，已经有一些方法使用了不同字体来呈现数据。比如，Seaborn库中的heatmap图像就使用了不同字体的视觉效果来区分不同的数值大小：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

flights = sns.load_dataset("flights")
flights = flights.pivot("month", "year", "passengers")
sns.heatmap(flights, annot=True, fmt="d", cmap='YlOrBr',
            linewidths=.5, cbar=False,
            annot_kws={'fontfamily':'monospace', 'fontsize':10})
plt.show()

我们可以在这些已有的方法中，发掘一些可用的视觉效果，应用到自己的数据可视化中。当然，我们也可以结合自己的需求，创造出更适合自己数据的视觉效果。