python - 如何在 matplotlib 中使用 Font Awesome 符号作为标记

Question

是否可以在 matplotlib 的散点图中使用 Font Awesome 图标作为标记？或者是否可以将其用作字体并将图标作为“文本”？

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^{最初有人问过这个问题 here , 但由于不明原因已关闭。由于我认为这是一个有效且有用的问题，在 Stackoverflow 上的任何地方都没有得到解决并且肯定值得回答，所以我会再问一遍。}

Answer 1

FontAwesome 可从 here 获得.它以矢量图形和 otf 字体的形式提供图标。

使用FontAwesome otf字体

Matplotlib 本身不能读取矢量图形，但是 it can load otf-fonts .下载 FontAwesome 包后，您可以通过 matplotlib.font_manager.FontProperties 对象访问字体，例如

fp = FontProperties(fname=r"C:\Windows\Fonts\Font Awesome 5 Free-Solid-900.otf") 

创建文本

FontProperties 可以作为 matplotlib 文本对象的输入

plt.text(.6, .4, "\uf16c", fontproperties=fp)

不幸的是，使用 FontAwesome ligatures不可能。因此，需要通过它们的 UTF8 key 访问各个符号。这有点麻烦，但是cheatsheet可以在这里派上用场。将这些需要的符号存储在具有有意义名称的字典中可能是有意义的。

例子:

from matplotlib.font_manager import FontProperties
import matplotlib.pyplot as plt

fp1 = FontProperties(fname=r"C:\Windows\Fonts\Font Awesome 5 Brands-Regular-400.otf")
fp2 = FontProperties(fname=r"C:\Windows\Fonts\Font Awesome 5 Free-Solid-900.otf")

symbols = dict(cloud = "\uf6c4", campground = "\uf6bb", hiking = "\uf6ec",
               mountain = "\uf6fc", tree = "\uf1bb", fish = "\uf578",
               stackoverflow = "\uf16c")

fig, (ax, ax2) = plt.subplots(ncols=2, figsize=(6.2, 2.2), sharey=True)
ax.text(.5, .5, symbols["stackoverflow"], fontproperties=fp1, size=100, 
         color="orange", ha="center", va="center")


ax2.stackplot([0,.3,.55,.6,.65,1],[.1,.2,.2,.2,.2,.15],[.3,.2,.2,.3,.2,.2],
              colors=["paleturquoise", "palegreen"])
ax2.axis([0,1,0,1])
ax2.text(.6, .4, symbols["mountain"], fontproperties=fp2, size=16, ha="center")
ax2.text(.09, .23, symbols["campground"], fontproperties=fp2, size=13)
ax2.text(.22, .27, symbols["hiking"], fontproperties=fp2, size=14)
ax2.text(.7, .24, symbols["tree"], fontproperties=fp2, size=14,color="forestgreen")
ax2.text(.8, .33, symbols["tree"], fontproperties=fp2, size=14,color="forestgreen")
ax2.text(.88, .28, symbols["tree"], fontproperties=fp2, size=14,color="forestgreen")
ax2.text(.35, .03, symbols["fish"], fontproperties=fp2, size=14,)
ax2.text(.2, .7, symbols["cloud"], fontproperties=fp2, size=28,)

plt.show()

创建标记

像上面那样创建大量文本并不是很方便。将图标作为标记对于某些应用程序来说会更好。 Matplotlib 确实能够使用 utf 符号作为标记，但是，只能通过 mathtext 功能。在我的试验中，将 otf 字体用作 matplotlib 中的 mathfont 是不成功的。

另一种方法是创建一个 matplotlib.path.Path从符号。这可以通过 matplotlib.textpath.TextToPath 实例来完成，遗憾的是没有记录。 TextToPath 有一个方法 get_text_path 将 fontproperty 和字符串作为输入并返回顶点和代码，从中创建 Path。 Path 可以用作 marker ，例如用于散点图。

v, codes = TextToPath().get_text_path(fp, \uf6fc)
path = Path(v, codes, closed=False)
plt.scatter(..., marker=path)

一些例子:

import numpy as np; np.random.seed(32)
from matplotlib.path import Path
from matplotlib.textpath import TextToPath
from matplotlib.font_manager import FontProperties
import matplotlib.pyplot as plt

fp = FontProperties(fname=r"C:\Windows\Fonts\Font Awesome 5 Free-Solid-900.otf")

symbols = dict(cloud = "\uf6c4", campground = "\uf6bb", hiking = "\uf6ec",
               mountain = "\uf6fc", tree = "\uf1bb", fish = "\uf578",
               stackoverflow = "\uf16c")

fig, ax = plt.subplots()

def get_marker(symbol):
    v, codes = TextToPath().get_text_path(fp, symbol)
    v = np.array(v)
    mean = np.mean([np.max(v,axis=0), np.min(v, axis=0)], axis=0)
    return Path(v-mean, codes, closed=False)

x = np.random.randn(4,10)
c = np.random.rand(10)
s = np.random.randint(120,500, size=10)
plt.scatter(*x[:2], s=s, c=c, marker=get_marker(symbols["cloud"]), 
            edgecolors="none", linewidth=2)
plt.scatter(*x[2:], s=s, c=c, marker=get_marker(symbols["fish"]), 
            edgecolors="none", linewidth=2)   

plt.show()