【matplotlib基础】--样式表
Matplotlib库 由于诞生的比较早，所以其默认的显示样式很难符合现在的审美，这也是它经常为人诟病的地方。不过，经过版本更迭之后，现在 Matplotlib 已经内置了很多样式表，
通过使用不同的样式表，可以整体改变绘制图形的风格，不用再调整一个个显示参数。
1. 样式表的使用
1.1. 所有内置样式表
首先，查看内置的样式表有哪些：
import matplotlib.pyplot as plt
plt.style.available1.2. 使用样式表的方式
使用样式表的方式有两种：
一种是全局样式表设置，比如：
plt.style.use("ggplot")随后的代码中，所有绘制的图形都是 ggplot 风格。
另一种局部样式表设置，比如：
with plt.style.context("classic"):
# 绘制图形
pass这种方式，样式表只在 with 范围内生效。
2. 不同样式表的效果
下面演示几种风格差异比较大的样式表。
首先，封装一个绘制图形的函数。
def draw():
x = np.array(range(10))
y = np.random.randint(10, 100, 10)
fig = plt.figure(figsize=)
fig.add_subplot(211)
plt.plot(x, y)
fig.add_subplot(212)
plt.hist(y)2.1. classic 风格
with plt.style.context("classic"):
draw()
2.2. Solarize_Light2 风格
with plt.style.context("Solarize_Light2"):
draw()
2.3. bmh 风格
with plt.style.context("bmh"):
draw()
2.4. dark_background 风格
with plt.style.context("dark_background"):
draw()
2.5. fast 风格
with plt.style.context("fast"):
draw()
2.6. ggplot 风格
with plt.style.context("ggplot"):
draw()
2.7. seaborn 风格
seaborn是公认颜值比较高的绘图库，所以 Matplotlib 也支持很多种seaborn风格。
这里使用的是默认的 seaborn 风格。
with plt.style.context("seaborn-v0_8"):
draw()
3. 总结
内置的样式表方便易用，提供了许多预定义的样式，可以快速帮助我们创建美观的图表。
使用内置的样式表还有个好处是可以保持图表的统一风格，使得图表具有更高的可读性和可维护性。
Matplotlib提供的丰富的样式表，可以满足不同类型的绘图需求，并且还可以通过自定义样式表来实现更加个性化的绘图效果。
来源:https://www.cnblogs.com/wang_yb/p/17705842.html
免责声明：由于采集信息均来自互联网，如果侵犯了您的权益，请联系我们【E-Mail:cb@itdo.tech】 我们会及时删除侵权内容，谢谢合作！
页:
[1]