Matplotlib繪圖基礎(chǔ)之樣式表詳解
Matplotlib庫 由于誕生的比較早,所以其默認的顯示樣式很難符合現(xiàn)在的審美,這也是它經(jīng)常為人詬病的地方。
不過,經(jīng)過版本更迭之后,現(xiàn)在 Matplotlib 已經(jīng)內(nèi)置了很多樣式表,
通過使用不同的樣式表,可以整體改變繪制圖形的風(fēng)格,不用再調(diào)整一個個顯示參數(shù)。
1. 樣式表的使用
1.1. 所有內(nèi)置樣式表
首先,查看內(nèi)置的樣式表有哪些:

import matplotlib.pyplot as plt plt.style.available
1.2. 使用樣式表的方式
使用樣式表的方式有兩種:
一種是全局樣式表設(shè)置,比如:
plt.style.use("ggplot")隨后的代碼中,所有繪制的圖形都是 ggplot 風(fēng)格。
另一種局部樣式表設(shè)置,比如:
with plt.style.context("classic"):
# 繪制圖形
pass這種方式,樣式表只在 with 范圍內(nèi)生效。
2. 不同樣式表的效果
下面演示幾種風(fēng)格差異比較大的樣式表。
首先,封裝一個繪制圖形的函數(shù)。
def draw():
x = np.array(range(10))
y = np.random.randint(10, 100, 10)
fig = plt.figure(figsize=[6,4])
fig.add_subplot(211)
plt.plot(x, y)
fig.add_subplot(212)
plt.hist(y)2.1. classic 風(fēng)格
with plt.style.context("classic"):
draw()
2.2. Solarize_Light2 風(fēng)格
with plt.style.context("Solarize_Light2"):
draw()
2.3. bmh 風(fēng)格
with plt.style.context("bmh"):
draw()
2.4. dark_background 風(fēng)格
with plt.style.context("dark_background"):
draw()
2.5. fast 風(fēng)格
with plt.style.context("fast"):
draw()
2.6. ggplot 風(fēng)格
with plt.style.context("ggplot"):
draw()
2.7. seaborn 風(fēng)格
seaborn是公認顏值比較高的繪圖庫,所以 Matplotlib 也支持很多種seaborn風(fēng)格。
這里使用的是默認的 seaborn 風(fēng)格。
with plt.style.context("seaborn-v0_8"):
draw()
3. 總結(jié)
內(nèi)置的樣式表方便易用,提供了許多預(yù)定義的樣式,可以快速幫助我們創(chuàng)建美觀的圖表。
使用內(nèi)置的樣式表還有個好處是可以保持圖表的統(tǒng)一風(fēng)格,使得圖表具有更高的可讀性和可維護性。
Matplotlib提供的豐富的樣式表,可以滿足不同類型的繪圖需求,并且還可以通過自定義樣式表來實現(xiàn)更加個性化的繪圖效果。
到此這篇關(guān)于Matplotlib繪圖基礎(chǔ)之樣式表詳解的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Matplotlib樣式表內(nèi)容請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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