自定义 Matplotlib 可视化

简介

本实验将指导你使用样式表和 rcParams 自定义 Matplotlib 的过程。Matplotlib 是一个用于在 Python 中创建可视化的强大库。通过自定义 Matplotlib 的属性和默认样式，你可以创建独特且视觉上吸引人的图表。

虚拟机提示

虚拟机启动完成后，点击左上角切换到 笔记本 标签以访问 Jupyter Notebook 进行练习。

有时，你可能需要等待几秒钟让 Jupyter Notebook 完成加载。由于 Jupyter Notebook 的限制，操作验证无法自动化。

如果你在学习过程中遇到问题，请随时向 Labby 提问。课程结束后提供反馈，我们将立即为你解决问题。

在运行时设置 rcParams

你可以在 Python 脚本中动态更改默认的运行时配置设置，也可以在 Python shell 中进行交互式更改。matplotlib.rcParams变量是 Matplotlib 包的全局变量，用于存储所有的 rc 设置。要在运行时自定义 rcParams，你可以直接使用mpl.rcParams字典进行修改。以下是一个示例：

import matplotlib as mpl

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

这段代码更改了使用 Matplotlib 创建的所有图表的默认线宽和线型。

让我们看看使用新默认设置绘制的一些随机数据。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl
from cycler import cycler
mpl.rcParams['lines.linewidth'] = 2
mpl.rcParams['lines.linestyle'] = '--'
data = np.random.randn(50)
plt.plot(data)
plt.show()

使用样式表

另一种更改图表视觉外观的方法是在样式表中设置 rcParams，并使用matplotlib.style.use导入该样式表。样式表是一个包含与图表样式相关的一组 rcParams 的文件。Matplotlib 提供了许多预定义的样式供你使用。例如，“ggplot”样式模仿了 R 语言中 ggplot 库的美学风格。你可以像这样应用样式表：

import matplotlib.pyplot as plt

print(plt.style.available)
plt.style.use('Solarize_Light2')

你也可以定义自己的自定义样式，并通过调用.style.use并传入样式表的路径或 URL 来使用它们。

更改 matplotlibrc 文件

matplotlibrc 文件是一个配置文件，它允许你自定义 Matplotlib 中的各种属性。它控制着诸如图形大小、线宽、颜色、字体等属性的默认设置。你可以根据自己的喜好修改 matplotlibrc 文件来自定义 Matplotlib。该文件可能位于系统中的不同位置，Matplotlib 会按特定顺序查找它。一旦找到 matplotlibrc 文件，它将优先于其他设置。你可以使用 matplotlib.matplotlib_fname() 函数来显示当前活动的 matplotlibrc 文件的路径。

总结

Matplotlib 提供了多种方法来自定义图表的属性和默认样式。你可以在运行时设置 rcParams，使用样式表来更改图表的视觉外观，以及修改 matplotlibrc 文件来全局自定义 Matplotlib。通过尝试不同的自定义设置，使用 Matplotlib 创建独特且视觉上吸引人的图表。