在 Matplotlib 中使用'dark_background'样式表

简介

Matplotlib 是一个数据可视化库，用于在 Python 中创建静态、动画和交互式可视化。在本实验中，我们将学习如何使用 Matplotlib 中的“dark_background”样式表来创建具有深色背景的图表。深色背景样式表对于在低光照环境下显示易于观看的可视化效果特别有用。

虚拟机使用提示

虚拟机启动完成后，点击左上角切换到“笔记本”标签页，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，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。

导入所需库

第一步是导入所需的库。我们将使用 Matplotlib 库来创建可视化效果，并使用 NumPy 库来生成一些示例数据。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

设置“dark_background”样式表

下一步是使用 plt.style.use() 函数设置“dark_background”样式表。这将把深色背景样式应用到从这一点开始我们创建的所有图表上。

plt.style.use('dark_background')

创建示例数据

在这一步中，我们将生成一些用于绘图的示例数据。我们将创建一个波长为 6 个单位的正弦波，并在 x 轴上绘制它。

L = 6
x = np.linspace(0, L)

绘制数据

在这一步中，我们将绘制上一步中生成的示例数据。我们将使用一个 for 循环来绘制多个具有不同相位的正弦波。

fig, ax = plt.subplots()

ncolors = len(plt.rcParams['axes.prop_cycle'])
shift = np.linspace(0, L, ncolors, endpoint=False)

for s in shift:
    ## 绘制相位偏移为 s 的正弦波
    ax.plot(x, np.sin(x + s), 'o-')

ax.set_xlabel('x 轴')
ax.set_ylabel('y 轴')
ax.set_title("'dark_background' 样式表")

plt.show()

解读图表

我们在上一步中创建的图表是一个具有深色背景的正弦波。for 循环绘制了多个具有不同相位的正弦波，这些正弦波沿 x 轴移动。x 轴表示正弦波的值，而 y 轴表示正弦波的幅度。set_xlabel()、set_ylabel() 和 set_title() 函数分别用于标记图表的 x 轴、y 轴和标题。

总结

在本次实验中，我们学习了如何在 Matplotlib 中使用“dark_background”样式表来创建具有深色背景的图表。我们还学习了如何使用 NumPy 库生成示例数据，并使用 Matplotlib 库绘制数据。我们希望本次实验能让你很好地理解如何在 Matplotlib 中使用“dark_background”样式表以及如何创建视觉上吸引人的图表。

Matplotlib：使用'dark_background'样式表

简介