本文主要介紹了python設(shè)置Pyplot的動(dòng)態(tài)rc參數(shù)、繪圖的填充，文中通過(guò)示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值，需要的朋友們下面隨著小編來(lái)一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧

1.全局參數(shù)定制

Matplotlib的全局參數(shù)可以通過(guò)編輯配置文件設(shè)置

import matplotlib as plt
print(plt.matplotlib_fname)
#顯示當(dāng)前用戶(hù)的配置文件目錄

查找到當(dāng)前用戶(hù)的配置文件目錄，然后用編輯器打開(kāi)，修改matplotlib文件，即可修改配置參數(shù)。

2.rc參數(shù)設(shè)置

使用Python編程修改rc參數(shù)，rc參數(shù)及其取值如下表1~3

表1 rc參數(shù)名稱(chēng)及其取值

rc參數(shù)	解釋	取值
lines.linewidth	線條寬度	取0~10的數(shù)值，默認(rèn)1.5
lines.linestyle	線條樣式	取“-”“--”“-.”“：”4種，默認(rèn)為“-”
lines.marker	線條上點(diǎn)的形狀	可取“o”“D”等20種，默認(rèn)為None
lines,markersize	點(diǎn)的大小	取0~10的數(shù)值，默認(rèn)為1

表2 線條樣式lines.linestyle的取值 linestyle取值意義linestyle取值意義-實(shí)線-.點(diǎn)線--長(zhǎng)虛線:短虛線

linestyle取值	意義	linestyle取值	意義
-	實(shí)線	-.	點(diǎn)線
--	長(zhǎng)虛線	:	短虛線

表3 lines.marker參數(shù)的取值

marker取值	意義	marker取值	意義
'o'	圓圈	'.'	點(diǎn)
'D'	菱形	's'	正方形
'h'	六邊形1	'*'	星號(hào)
'H'	六邊形2	'd'	小菱形
'-'	水平線	'v'	一角朝下的三角形
'8'	八邊形	'<'	一角朝左的三角形
'p'	五邊形	'>'	一角朝右的三角形
'，'	像素	'^'	一角朝上的三角形
'+'	加號(hào)	'\|'	豎線
'None'	無(wú)	'x'	X

需要注意的是，由于默認(rèn)的Pyplot字體并不支持中文符的顯示，因此需要通過(guò)設(shè)置font.sans-serif參數(shù)改變繪圖時(shí)的字體，使得圖形可以正常顯示中文。同時(shí)，由于更換字體后，會(huì)導(dǎo)致坐標(biāo)軸中的部分字符無(wú)法顯示，因此需要同時(shí)更改axes.unicode_minus參數(shù)。

plt.rcParams['font.family'] = ['SimHei']      #用來(lái)顯示中文標(biāo)簽
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False   #用來(lái)正常顯示符號(hào)

如果需要在坐標(biāo)軸上顯示時(shí)間，可以利用DateFormatter提供的功能進(jìn)行設(shè)置，常用代碼如下：

from matplotlib.dates import DateFormatter
plt.gca().xaxis.set_major_formatter(DateFormatter('%y/%m/%d'))
#自動(dòng)旋轉(zhuǎn)X軸的刻度，適應(yīng)坐標(biāo)軸
plt.gcf().autofmt_xdate()

除了設(shè)置線條的字體的rc參數(shù)外，還有設(shè)置文本、箱線圖、坐標(biāo)軸、刻度、圖例、標(biāo)記、圖片、圖像保存等rc參數(shù)。

例1.rc參數(shù)設(shè)置例1

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
fig,ax = plt.subplots()
#配置中文顯示
plt.rcParams['font.family'] = ['SimHei']      #用來(lái)顯示中文標(biāo)簽
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False   #用來(lái)正常顯示符號(hào)
def f(t):
    return np.cos(2*np.pi*t)
x1 = np.arange(0.0,4.0,0.5)
x2 = np.arange(0.0,4.0,0.01)
plt.figure(1)
plt.subplot(2,2,1)
plt.plot(x1,f(x1),'bo',x2,f(x2),'k')
plt.title('子圖1')
plt.subplot(2,2,2)
plt.plot(x2,f(x2),'r--')
plt.title('子圖2')
plt.show()

OUT：

例2.rc參數(shù)設(shè)置例2

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(1,1,1)
ax.plot(np.random.randn(30).cumsum(),color = 'k',linestyle = 'dashed',marker = 'o',label = 'one')
ax.plot(np.random.randn(30).cumsum(),color = 'k',linestyle = 'dashed',marker = '+',label = 'two')
ax.plot(np.random.randn(30).cumsum(),color = 'k',linestyle = 'dashed',marker = 'v',label = 'three')
ax.legend(loc = 'best')

OUT:

可以用set_xticks設(shè)置X軸刻度

例3.用set_xticks設(shè)置刻度

fig = plt.figure()
 
ax = fig.add_subplot(1,1,1)
 
ax.plot(np.random.randn(30).cumsum(),color = 'k',linestyle = 'dashed',marker = 'o',label = 'one')
ax.plot(np.random.randn(30).cumsum(),color = 'k',linestyle = 'dashed',marker = '+',label = 'two')
ax.plot(np.random.randn(30).cumsum(),color = 'k',linestyle = 'dashed',marker = 'v',label = 'three')
ax.set_xticks([0,5,10,15,20,25,30,35])
ax.legend(loc = 'best')

OUT:

可以用set_xticklabels改變刻度，設(shè)置刻度的旋轉(zhuǎn)角度及字體等。

例4.用set_xticklabels改變刻度

fig = plt.figure()
 
ax = fig.add_subplot(1,1,1)
 
ax.plot(np.random.randn(30).cumsum(),color = 'k',linestyle = 'dashed',marker = 'o',label = 'one')
ax.plot(np.random.randn(30).cumsum(),color = 'k',linestyle = 'dashed',marker = '+',label = 'two')
ax.plot(np.random.randn(30).cumsum(),color = 'k',linestyle = 'dashed',marker = 'v',label = 'three')
ax.set_xticklabels(['x1','x2','x3','x4','x5'],rotation = 30,fontsize = 'large')
ax.legend(loc = 'best')

OUT：

其中，rotation參數(shù)表示X坐標(biāo)標(biāo)簽的旋轉(zhuǎn)角度；fontsize為字號(hào)，可以取值為“xx-small”“x-small”“small”“medium”“large”“x-large”“xx-large”“smaller”“None”。

3.繪圖的填充

3.1調(diào)用函數(shù)fill_between()實(shí)現(xiàn)曲線下面部分的填充

x = np.linspace(0,1,500)
y = np.sin(3*np.pi*x)*np.exp(-4*x)
fig,ax = plt.subplots()
plt.plot(x,y)
plt.fill_between(x,0,y,facecolor = 'green',alpha = 0.3)

其中，參數(shù)x表示整個(gè)X軸都覆蓋；0表示覆蓋的下限；y表示覆蓋的上限時(shí)y這條曲線，facecolor表示覆蓋區(qū)域的顏色；alpha表示覆蓋區(qū)域的透明度[0,1]，其值越大，表示越不透明

3.2 部分區(qū)域填充

plt.fill_between(x[15:300],0,0.4,facecolor = 'green',alpha = 0.3)

3.3 兩條曲線之間的區(qū)域填充

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(0,1,500)
y1 = np.sin(3*np.pi*x)*np.exp(-4*x)
y2 = y1 + 0.2
plt.plot(x,y1,'b')
plt.plot(x,y2,'r')
plt.fill_between(x,y1,y2,facecolor = 'green',alpha = 0.3)
plt.show()

3.4 直接使用fill進(jìn)行繪圖的填充

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(0,1,500)
y = np.sin(3*np.pi*x)*np.exp(-4*x)
fig,ax = plt.subplots()
ax.fill(x,y)
plt.show()

到此這篇關(guān)于python設(shè)置Pyplot的動(dòng)態(tài)rc參數(shù)、繪圖的填充的文章就介紹到這了,更多相關(guān)python設(shè)置Pyplot內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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