詳解matplotlib繪圖樣式(style)初探

更新時間：2021年02月03日 09:51:38 作者：mighty13

這篇文章主要介紹了詳解matplotlib繪圖樣式(style)初探，文中通過示例代碼介紹的非常詳細，對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學習學習吧

樣式是定義圖表可視化外觀的配置，它由一組預置的rcParams參數(shù)構成。matplotlib預置了一系列樣式風格，可直接使用。

樣式使用方法

樣式相關模塊為style。

1. 顯示本機可用樣式

matplotlib.style.available返回本機可用樣式的列表。
列表只讀，樣式更新后，需要使用reload_library()重新加載樣式。

In [1]: import matplotlib.style as style
In [2]: style.available
Out[2]:
['Solarize_Light2',
 '_classic_test_patch',
 'bmh',
 'classic',
 'dark_background',
 'fast',
 'fivethirtyeight',
 'ggplot',
 'grayscale',
 'seaborn',
 'seaborn-bright',
 'seaborn-colorblind',
 'seaborn-dark',
 'seaborn-dark-palette',
 'seaborn-darkgrid',
 'seaborn-deep',
 'seaborn-muted',
 'seaborn-notebook',
 'seaborn-paper',
 'seaborn-pastel',
 'seaborn-poster',
 'seaborn-talk',
 'seaborn-ticks',
 'seaborn-white',
 'seaborn-whitegrid',
 'tableau-colorblind10']

2. 顯示樣式詳細設置

matplotlib.style.library以字典的形式返回所有樣式的定義，字典鍵為樣式名稱，鍵為定義樣式的 RcParams對象。
字典對象也是只讀的，更新樣式后，需要使用reload_library()重新加載樣式。

In [6]: style.library['fast']
Out[6]:
RcParams({'agg.path.chunksize': 10000,
     'path.simplify': True,
     'path.simplify_threshold': 1.0})

3. 重新加載樣式

matplotlib.style.reload_library()重新加載樣式。

4. 使用樣式

matplotlib.style.use(style)將matplotlib的繪圖樣式設置為某種樣式。
使用default樣式可以將樣式為恢復到默認樣式。
該函數(shù)只會更新style中定義的rcParams配置，其余rcParams配置保持不變。

參數(shù)style有四種取值：

str：樣式名稱或者樣式文件的路徑/url。通過style.available查看可用的樣式名稱。
dict：以rcParams配置項和值為鍵值對的字典。
Path：指向樣式文件的Path對象。
list：樣式支持組合使用，將多個樣式配置配置放置在列表中，matplotlib將逐個執(zhí)行列表中每個元素的配置，元素可以為str、Path或者dict，列表右邊的元素會覆蓋前面元素的配置。

import matplotlib.pyplot as plt
plt.bar([1,2,3],[1,2,3])
plt.show()

在這里插入圖片描述

import matplotlib.pyplot as plt
plt.style.use('ggplot')
plt.bar([1,2,3],[1,2,3])
plt.show()

在這里插入圖片描述

import matplotlib.pyplot as plt
plt.style.use(['ggplot','dark_background'])
plt.bar([1,2,3],[1,2,3])
plt.show()

在這里插入圖片描述

import matplotlib.pyplot as plt
plt.subplot(221)
plt.bar([1,2,3],[1,2,3])
plt.style.use('ggplot')
plt.subplot(222)
plt.bar([1,2,3],[1,2,3])
plt.style.use('grayscale')
plt.subplot(223)
plt.bar([1,2,3],[1,2,3])
plt.style.use(['ggplot','grayscale'])
plt.subplot(224)
plt.bar([1,2,3],[1,2,3])
plt.show()