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Matplotlib繪圖基礎(chǔ)之配置參數(shù)詳解

更新時間：2023年08月03日 10:11:57 作者：databook

Matplotlib?提供了大量配置參數(shù)，這些參數(shù)可以但不限于讓我們從整體上調(diào)整通過?Matplotlib?繪制的圖形樣式，下面我們就來看看如何巧妙的運用這些參數(shù)吧

1. 坐標(biāo)軸

首先是坐標(biāo)軸相關(guān)的配置，通過下面的代碼可以看看有多個關(guān)于坐標(biāo)軸的配置：

import matplotlib.pyplot as plt
count = 1
for key, val in plt.rcParams.items():
    #只打印以 axes 開頭的配置
    if key.startswith("axes"):
        print(key, " = ", val)
        count += 1
#相關(guān)的配置有 38 個
print(f"axes 相關(guān)設(shè)置有: {count} 個")

一共有38個關(guān)于坐標(biāo)軸的配置。

挑選一些配置，看看修改前后的效果：

x = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)
plt.rcParams.update(plt.rcParamsDefault)
fig = plt.figure()
ax = fig.add_axes([0.1, 0.1, 0.8, 0.8])
ax.plot(x, y1, label="sin")
ax.plot(x, y2, label="cos")
ax.legend()
plt.show()

修改了背景色，邊框和網(wǎng)格：

x = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)
plt.rcParams.update(plt.rcParamsDefault)
plt.rc("axes", facecolor="#FFE4C4", edgecolor="#A52A2A", grid=True)
fig = plt.figure()
ax = fig.add_axes([0.1, 0.1, 0.8, 0.8])
ax.plot(x, y1, label="sin")
ax.plot(x, y2, label="cos")
ax.legend()
plt.show()

2. 網(wǎng)格

關(guān)于網(wǎng)格，除了通過坐標(biāo)軸來設(shè)置，它還有自己的一些專門的設(shè)置選項：

count = 1
for key, val in plt.rcParams.items():
    if key.startswith("grid"):
        print(key, " = ", val)
        count += 1
print(f"grid 相關(guān)設(shè)置有: {count} 個")

總共有5個相關(guān)的配置，設(shè)置看看效果。

代碼和上面類似，這里只把設(shè)置部分的代碼列出來。

plt.rcParams.update(plt.rcParamsDefault)
plt.rc("axes", grid=True)
plt.rc("grid", linestyle="solid", linewidth=2, color="g", alpha=0.5)

這是修改后的效果，修改前的效果和上一節(jié)中的一樣。

3. 刻度

刻度相關(guān)的參數(shù)如下：

xcount = 1
ycount = 1
for key, val in plt.rcParams.items():
    if key.startswith("xtick"):
        print(key, " = ", val)
        xcount += 1
    if key.startswith("ytick"):
        print(key, " = ", val)
        ycount += 1
print(f"xtick 相關(guān)設(shè)置有: {xcount} 個")
print(f"ytick 相關(guān)設(shè)置有: {ycount} 個")

X軸刻度和Y軸刻度的相關(guān)設(shè)置各有21個。

設(shè)置方法和效果如下：

plt.rcParams.update(plt.rcParamsDefault)
plt.rc("xtick", color="g", direction="in")
plt.rc("ytick", color="r")

上面的示例分別設(shè)置X軸和Y軸的顏色，以及X軸的direction，direction="in" 表示刻度的小短線在圖形內(nèi)部，

Y軸沒設(shè)置這個屬性，它的刻度線是在圖形外的。

4. 顏色列表

我們繪制圖形的時候，一個圖形中有多個曲線時，每個曲線默認(rèn)就會使用不同的顏色。

這是因為配置中有一個默認(rèn)的顏色列表，繪制多個圖形時，會依次使用其中的顏色。

print(plt.rcParams["axes.prop_cycle"])
#運行結(jié)果
cycler('color', 
['#1f77b4', 
 '#ff7f0e', 
 '#2ca02c',
 '#d62728',
 '#9467bd',
 '#8c564b',
 '#e377c2',
 '#7f7f7f',
 '#bcbd22',
 '#17becf'])

如果去查下顏色編碼的話，可以看出，前兩個顏色就是藍色和紅色。

所以上面的示例中的兩條曲線都是藍色和紅色。

修改下這個默認(rèn)的顏色列表，看看變化效果：

x = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)
from matplotlib import cycler
colors = cycler(
    "color", ["#9467bd", "#8c564b", "#e377c2", "#7f7f7f", "#bcbd22", "#17becf"]
)
plt.rcParams.update(plt.rcParamsDefault)
plt.rc("axes", prop_cycle=colors)
fig = plt.figure()
ax = fig.add_axes([0.1, 0.1, 0.8, 0.8])
ax.plot(x, y1, label="sin")
ax.plot(x, y2, label="cos")
ax.legend()
plt.show()