自定义 matplotlib

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2023-12-01

原文：Customizing matplotlib

使用样式表自定义绘图

style包为易于切换的绘图『样式』增加了支持，它们与matplotlibrc文件参数相同。

有一些预定义样式由matplotlib提供。例如，有一个名为『ggplot』的预定义样式，它模拟ggplot（R 的一种流行的绘图软件包）的美学。为了使用此样式，只需添加：

>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> plt.style.use('ggplot')

为了列出所有可用样式，使用：

>>> print(plt.style.available)

定义你自己的样式

你可以创建自定义样式，并通过以样式表的路径或 URL 调用style.use来使用它们。或者，如果将<style-name> mplstyle文件添加到mpl_configdir /stylelib中，你可以通过调用style.use(<style-name>)重复使用自定义样式表。默认情况下mpl_configdir应该是~/.config/matplotlib，但你可以使用matplotlib.get_configdir()检查你的位置，你可能需要创建这个目录。请注意，如果样式具有相同的名称，mpl_configdir/stylelib中的自定义样式表将覆盖由matplotlib定义的样式表。

例如，你可能想要使用以下命令创建mpl_configdir/stylelib/presentation.mplstyle：

axes.titlesize : 24
axes.labelsize : 20
lines.linewidth : 3
lines.markersize : 10
xtick.labelsize : 16
ytick.labelsize : 16

然后，当你想要将一个为纸张设计的地图迁移到演示文档中时，你可以添加：

>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> plt.style.use('presentation')

组合样式

样式表为组合在一起而设计。因此，你可以拥有一个自定义颜色的样式表和一个单独的样式表，用于更改演示文档的元素大小。这些样式可以通过传递样式列表轻松组合：

>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> plt.style.use(['dark_background', 'presentation'])

请注意，右侧的样式将覆盖已经由左侧样式定义的值。

临时样式

如果只想对特定的代码块使用样式，但不想更改全局样式，那么样式包提供了一个上下文管理器，用于将更改限制于特定范围。要隔离你的样式更改，你可以编写以下内容：

>>> import numpy as np
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>>
>>> with plt.style.context(('dark_background')):
>>>     plt.plot(np.sin(np.linspace(0, 2 * np.pi)), 'r-o')
>>>
>>> # Some plotting code with the default style
>>>
>>> plt.show()