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【matplotlib基础】--样式表

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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:
  1. import matplotlib.pyplot as plt
  2. plt.style.available
复制代码
1.2. 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:
  1. plt.style.use("ggplot")
复制代码
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:
  1. with plt.style.context("classic"):
  2.     # 绘制图形
  3.     pass
复制代码
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。
  1. def draw():
  2.     x = np.array(range(10))
  3.     y = np.random.randint(10, 100, 10)
  4.    
  5.     fig = plt.figure(figsize=[6,4])
  6.     fig.add_subplot(211)
  7.     plt.plot(x, y)
  8.    
  9.     fig.add_subplot(212)
  10.     plt.hist(y)
复制代码
2.1. classic 风格
  1. with plt.style.context("classic"):
  2.     draw()
复制代码

2.2. Solarize_Light2 风格
  1. with plt.style.context("Solarize_Light2"):
  2.     draw()
复制代码

2.3. bmh 风格
  1. with plt.style.context("bmh"):
  2.     draw()
复制代码

2.4. dark_background 风格
  1. with plt.style.context("dark_background"):
  2.     draw()       
复制代码

2.5. fast 风格
  1. with plt.style.context("fast"):
  2.     draw()
复制代码

2.6. ggplot 风格
  1. with plt.style.context("ggplot"):
  2.     draw()
复制代码

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。
  1. with plt.style.context("seaborn-v0_8"):
  2.     draw()
复制代码

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
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