详解matplotlib绘图样式(style)初探

时间:2021-05-22

样式是定义图表可视化外观的配置,它由一组预置的rcParams参数构成。matplotlib预置了一系列样式风格,可直接使用。

样式使用方法

样式相关模块为style。

1. 显示本机可用样式

matplotlib.style.available返回本机可用样式的列表。
列表只读,样式更新后,需要使用reload_library()重新加载样式。

In [1]: import matplotlib.style as styleIn [2]: style.availableOut[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. 显示样式详细设置

matplotlib.style.library以字典的形式返回所有样式的定义,字典键为样式名称,键为定义样式的 RcParams对象。
字典对象也是只读的,更新样式后,需要使用reload_library()重新加载样式。

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

3. 重新加载样式

matplotlib.style.reload_library()重新加载样式。

4. 使用样式

matplotlib.style.use(style)将matplotlib的绘图样式设置为某种样式。
使用default样式可以将样式为恢复到默认样式。
该函数只会更新style中定义的rcParams配置,其余rcParams配置保持不变。

参数style有四种取值:

  • str:样式名称或者样式文件的路径/url。通过style.available查看可用的样式名称。
  • dict:以rcParams配置项和值为键值对的字典。
  • Path:指向样式文件的Path对象。
  • list:样式支持组合使用,将多个样式配置配置放置在列表中,matplotlib将逐个执行列表中每个元素的配置,元素可以为str、Path或者dict,列表右边的元素会覆盖前面元素的配置。
import matplotlib.pyplot as pltplt.bar([1,2,3],[1,2,3])plt.show()import matplotlib.pyplot as pltplt.style.use('ggplot')plt.bar([1,2,3],[1,2,3])plt.show()import matplotlib.pyplot as pltplt.style.use(['ggplot','dark_background'])plt.bar([1,2,3],[1,2,3])plt.show()import matplotlib.pyplot as pltplt.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()

样式样例

参见https://matplotlib.org/gallery/style_sheets/style_sheets_reference.html

自定义样式

https://matplotlib.org/tutorials/introductory/customizing.html

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