数据可视化基础专题（十）：Matplotlib 基础（二）自定义配置文件和绘图风格（rcParams和style）

https://matplotlib.org/api/rcsetup_api.html#module-matplotlib.rcsetup

一、什么是rcParams?
我们在使用matplotliblib画图的时候经常会遇见中文或者是负号无法显示的情况，我们会添加下面两句话：

from matplotlib.pylab import mpl

mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']

mpl.rcParams['axes.unicode_minus']=False

我们都只知道这么做，很少去想一下这到底是为什么？

实际上，pylot使用rc配置文件来自定义图形的各种默认属性，称之为rc配置或rc参数。通过rc参数可以修改默认的属性，包括窗体大小、每英寸的点数、线条宽度、颜色、样式、坐标轴、坐标和网络属性、文本、字体等。

在matplotlib模块载入的时候会调用rc_params，并把得到的配置字典保存到rcParams变量中：

1、配置文件在哪里？

既然是配置文件，它也是一个文件，这个文件存在于matplotlib的安装文件夹之下，比如我的在以下文件夹：

D:\ProgramData\Anaconda3\Lib\site-packages\matplotlib\mpl-data 文件名称是 matplotlibrc 这是windows系统的，Unix和Linux会不一样。

我们可以通过实用文本文件打开这个文件进行查看，发现，里面的内容都是“ 键-值 ”的形式，这也就是为什么我们可以通过

mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] 这种形式加以配置了。

2、如何查看默认配置信息——可以通过matplotlib的相关属性以及方法家已操作

（1）查看默认配置的方法

方法一：直接打开matplotlibrc文件

方式二：print(matplotlib.rc_params())

print(matplotlib.rcParamsDefault)

print(matplotlib.rcParams) #这三者是等价的

（2）设置相关的配置

# 修改方式一

mpl.rcParams['lines.linewidth'] = 2

mpl.rcParams['lines.color'] = 'r'

# 修改方式二

mpl.rc('lines', linewidth=4, color='g')

# 恢复默认参数

mpl.rcdefaults()

#从已有的文件更新

mpl.cr_file()

3、示例

import matplotlib

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

x=np.linspace(0,2*np.pi)

y=np.sin(x)

matplotlib.rcParams['lines.color']='blue'  #更改划线颜色的默认设置

plt.plot(x,y,label='sin',linewidth=5)

plt.legend()

plt.show()

运行结果为：

二、什么是style
使用matplotlib画图的时候，除了我们可以针对每一个样式自己定义以外，我们还可以使用系统定义好的样式快速配置。

style是pyplot的一个子模块，方便进行风格转换，它里面定义了很多预设风格。本质上来说，每一个预设的风格style都是一个style文件，它是以 .mplstyle 为后缀的文件。我们依然可以查看，比如我的电脑在一下文件夹下，有很多的 .mplstyle文件：

D:\ProgramData\Anaconda3\Lib\site-packages\matplotlib\mpl-data\stylelib，里面的部分文件如下所示：

每一个文件名对应于一种预设风格。

我们可以打开一个文件，里面预设的风格属性也是通过“ 键-值 ”对的形式表示的。

1、预设风格的查看

方式一：直接查看相应的文件夹即可

方式二：print(plt.style.available) #会打印出所有的预设风格的名称

2、预设风格的使用——就添加一句话即可

x=np.linspace(0,2*np.pi)

y=np.sin(x)

plt.style.use('ggplot') ##使用 ggplot 的绘图风格

plt.plot(x,y,label='sin',linewidth=5)

plt.legend()

plt.show()

3、自定义画图风格style

比如我在上面所述的文件夹下自定义一个 myownstyle.mplstyle 文件，里面的内容如下所示：

lines.color: green
lines.linewidth:8
patch.edgecolor: red

text.color: white

axes.facecolor: yellow
axes.edgecolor:black

然后调用如下：

import matplotlib

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

x=np.linspace(0,2*np.pi)

y=np.sin(x)

f=plt.figure()

plt.style.use('myownstyle')    ##使用自定义的样式文件

plt.plot(x,y,label='sin',linewidth=5)

plt.legend()

plt.show()

运行结果为：

4、补充

除此之外，我们还可以使用with代码块。在代码块内部画的图是制定的风格，而在代码块外部画的图却不用这种风格，入戏所示：

x=np.linspace(0,2*np.pi)

y=np.sin(x)

f=plt.figure()

with plt.style.context('myownstyle'):   #将use换成context

    pass

plt.plot(x,y,label='sin')

plt.legend()

plt.show()

运行结果为：

由此可见，因为图是在with代码块之外画的，所以并没有使用到我的样式 myownstyle。
————————————————
版权声明：本文为CSDN博主「LoveMIss-Y」的原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接：https://blog.csdn.net/qq_27825451/java/article/details/81630839

巴特西

数据可视化基础专题（十）：Matplotlib 基础（二）自定义配置文件和绘图风格（rcParams和style）

最新文章

热门文章

巴特西

数据可视化基础专题（十）：Matplotlib 基础（二） 自定义配置文件和绘图风格（rcParams和style）

最新文章

热门文章

数据可视化基础专题（十）：Matplotlib 基础（二）自定义配置文件和绘图风格（rcParams和style）