十五、样式

在这个 Matplotlib 教程中，我们将讨论样式。 我们用于 Matplotlib 的样式非常相似于用于 HTML 页面的 CSS（层叠样式表）。 正如你在这里可以看到的，我们对图形所做的所有修改都会叠加，而且我们目前只有一个轴域。 我们可以使用for循环，至少使代码量降低，但我们也可以在 Matplotlib 中利用这些样式。

样式页的想法是将自定义样式写入文件，然后，为了使用这些更改并将其应用于图形，所有你需要做的就是导入样式，然后使用该特定样式。 这样，让我们假设你发现自己总是改变图形的各种元素。 你不必为每个图表编写 25 ~ 200 行自定义代码，只需将其写入一个样式，然后加载该样式，并以两行应用所有这些更改即可！ 让我们开始吧。

from matplotlib import style

接下来，我们指定要使用的样式。 Matplotlib 已经有了几种样式。

我们可以这样来使用样式：

style.use('ggplot')

除了标题，标签的颜色是灰色的，轴域的背景是浅灰色，我们可以立即分辨字体是不同的。 我们还注意到，网格实际上是一个白色的实线。 我们的 K 线图保持不变，主要是因为我们在事后定制它。 在样式中加载时，更改会生效，但如果在加载样式后编写新的自定义代码，你的更改也会生效。

因为我们试图展示样式模块，但是让我们继续，简单绘制几行，并暂且注释掉 K 线图：

#candlestick_ohlc(ax1, ohlc, width=0.4, colorup='#77d879', colordown='#db3f3f')
ax1.plot(date,closep)
ax1.plot(date,openp)

会生成：

已经比默认值好多了！

样式的另一个例子是fivethirtyeight：

你可以这样查看所有的可用样式：

print(plt.style.available)

我这里它提供了['bmh', 'dark_background', 'ggplot', 'fivethirtyeight', 'grayscale']。

让我们尝试dark_background：

style.use('dark_background')

现在，如果你想制作自己的风格呢？ 首先，你需要找到样式目录。 为了实现它，如果你知道它在哪里，你可以前往你的 matplotlib 目录，或者你可以找到该目录。 如果你不知道如何找到该目录，你可以执行以下操作：

print(plt.__file__)

这至少会告诉你pyplot模块的位置。

在 matplotlib 目录中，你需要寻找mpl-data。 然后在那里，你需要寻找stylelib。 在 Windows 上 ，我的完整路径是：C:\Python34\Lib\site-packages\matplotlib\mpl-data\stylelib。

那里应该显示了所有可用的.mplstyle文件。 你可以编辑、复制或重命名它们，然后在那里修改为你想要的东西。 然后，无论你用什么来命名.mplstyle文件，都要放在style.use中。