Matplotlib庫 由于誕生的比較早，所以其默認的顯示樣式很難符合現(xiàn)在的審美，這也是它經(jīng)常為人詬病的地方。

不過，經(jīng)過版本更迭之后，現(xiàn)在 Matplotlib 已經(jīng)內(nèi)置了很多樣式表，

通過使用不同的樣式表，可以整體改變繪制圖形的風(fēng)格，不用再調(diào)整一個個顯示參數(shù)。

1. 樣式表的使用

1.1. 所有內(nèi)置樣式表

首先，查看內(nèi)置的樣式表有哪些：

import matplotlib.pyplot as plt
plt.style.available

1.2. 使用樣式表的方式

使用樣式表的方式有兩種：

一種是全局樣式表設(shè)置，比如：

plt.style.use("ggplot")

隨后的代碼中，所有繪制的圖形都是 ggplot 風(fēng)格。

另一種局部樣式表設(shè)置，比如：

with plt.style.context("classic"):
    # 繪制圖形
    pass

這種方式，樣式表只在 with 范圍內(nèi)生效。

2. 不同樣式表的效果

下面演示幾種風(fēng)格差異比較大的樣式表。

首先，封裝一個繪制圖形的函數(shù)。

def draw():
    x = np.array(range(10))
    y = np.random.randint(10, 100, 10)
    fig = plt.figure(figsize=[6,4])
    fig.add_subplot(211)
    plt.plot(x, y)
    fig.add_subplot(212)
    plt.hist(y)

2.1. classic 風(fēng)格

with plt.style.context("classic"):
    draw()

2.2. Solarize_Light2 風(fēng)格

with plt.style.context("Solarize_Light2"):
    draw()

2.3. bmh 風(fēng)格

with plt.style.context("bmh"):
    draw()

2.4. dark_background 風(fēng)格

with plt.style.context("dark_background"):
    draw()

2.5. fast 風(fēng)格

with plt.style.context("fast"):
    draw()

2.6. ggplot 風(fēng)格

with plt.style.context("ggplot"):
    draw()

2.7. seaborn 風(fēng)格

seaborn是公認顏值比較高的繪圖庫，所以 Matplotlib 也支持很多種seaborn風(fēng)格。

這里使用的是默認的 seaborn 風(fēng)格。

with plt.style.context("seaborn-v0_8"):
    draw()

3. 總結(jié)

內(nèi)置的樣式表方便易用，提供了許多預(yù)定義的樣式，可以快速幫助我們創(chuàng)建美觀的圖表。

使用內(nèi)置的樣式表還有個好處是可以保持圖表的統(tǒng)一風(fēng)格，使得圖表具有更高的可讀性和可維護性。

Matplotlib提供的豐富的樣式表，可以滿足不同類型的繪圖需求，并且還可以通過自定義樣式表來實現(xiàn)更加個性化的繪圖效果。

到此這篇關(guān)于Matplotlib繪圖基礎(chǔ)之樣式表詳解的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Matplotlib樣式表內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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