Matplotlib 图表样式风格调整

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以下内容转自 数析学院，只节选了部分，有需要的同学可以直接查看原文


Matplotlib 库除了提供许多能够直接绘制图表的工具以外，也为我们提供了多种图表样式风格。本节将展示如何在 Python 中配置与修改这些图表样式风格。


首先我们导入需要用到的 Matplotlib 库以及 Numpy 库，并利用 style.use 函数将图表样式的风格设置为 'classic'：

1. import matplotlib.pyplot as plt
   
2. plt.style.use('classic')
   
3. import numpy as np
   
4. 
   
5. %matplotlib inline

复制代码

当图表样式风格为 'classic' 时，我们绘制出来的直方图是这样的：

1. x = np.random.randn(1000)
   
2. plt.hist(x);

复制代码

也许你会觉得上面的直方图略丑，为了使图表美观且更具个性，有时候我们会做以下调整：

1. # 使用一个灰色的背景图
   
2. ax = plt.axes(axisbg='#E6E6E6')
   
3. ax.set_axisbelow(True)
   
4. 
   
5. # 加上白色实心的网格线
   
6. plt.grid(color='w', linestyle='solid')
   
7. 
   
8. # 隐藏坐标系的外围框线
   
9. for spine in ax.spines.values():
   
10.     spine.set_visible(False)
    
11.    
    
12. # 隐藏上方与右侧的坐标轴刻度
    
13. ax.xaxis.tick_bottom()
    
14. ax.yaxis.tick_left()
    
15. 
    
16. # 让刻度线与标签的颜色更亮一些
    
17. ax.tick_params(colors='gray', direction='out')
    
18. for tick in ax.get_xticklabels():
    
19.     tick.set_color('gray')
    
20. for tick in ax.get_yticklabels():
    
21.     tick.set_color('gray')
    
22.    
    
23. # 修改柱形的填充与边框颜色
    
24. ax.hist(x, edgecolor='#E6E6E6', color='#EE6666');

复制代码

Matplotlib 中的样式风格配置都记录于 rcParams 对象中，我们可以利用下列命令将以上图表样式设置保存下来：

1. IPython_default = plt.rcParams.copy()

复制代码

另外，也可以通过 Matplotlib 中 cycler 模块的功能来进行以上样式配置，有时候这么做会简便一些：

1. from matplotlib import cycler
   
2. colors = cycler('color',
   
3.                 ['#EE6666', '#3388BB', '#9988DD',
   
4.                  '#EECC55', '#88BB44', '#FFBBBB'])
   
5. plt.rc('axes', facecolor='#E6E6E6', edgecolor='none',
   
6.        axisbelow=True, grid=True, prop_cycle=colors)
   
7. plt.rc('grid', color='w', linestyle='solid')
   
8. plt.rc('xtick', direction='out', color='gray')
   
9. plt.rc('ytick', direction='out', color='gray')
   
10. plt.rc('patch', edgecolor='#E6E6E6')
    
11. plt.rc('lines', linewidth=2)

复制代码

1. plt.hist(x);

复制代码

以上内容转自 数析学院，只节选了部分，有需要的同学可以直接查看原文

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关键词：Matplotlib matplot plot Mat lib 风格