Matplotlib_5.样式色彩秀芳华

2024-01-03 06:21:04


一、matplotlib的绘图样式(style)

在matplotlib中,要想设置绘制样式,最简单的方法是在绘制元素时单独设置样式。 但是有时候,当用户在做专题报告时,往往会希望保持整体风格的统一而不用对每张图一张张修改,因此matplotlib库还提供了四种批量修改全局样式的方式

1.matplotlib预先定义样式

matplotlib贴心地提供了许多内置的样式供用户使用,使用方法很简单,只需在python脚本的最开始输入想使用style的名称即可调用,尝试调用不同内置样式,比较区别

import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
%matplotlib inline

plt.style.use('default')
plt.plot([1,2,3,4],[2,3,4,5])

在这里插入图片描述

plt.style.use('ggplot')
plt.plot([1,2,3,4],[2,3,4,5])

在这里插入图片描述

那么matplotlib究竟内置了那些样式供使用呢?总共以下26种丰富的样式可供选择。

print(plt.style.available)

在这里插入图片描述

2.用户自定义stylesheet

在任意路径下创建一个后缀名为mplstyle的样式清单,编辑文件添加以下样式内容

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

引用自定义stylesheet后观察图表变化。

小小指南:
在当前目录,先vi present.mplstyle
再复制上面的样式内容,
然后按"ESC",接着“:”,再"wq",最后回车即可

plt.style.use('present.mplstyle')
plt.plot([1,2,3,4],[2,3,4,5])

在这里插入图片描述

值得特别注意的是,matplotlib支持混合样式的引用,只需在引用时输入一个样式列表,若是几个样式中涉及到同一个参数,右边的样式表会覆盖左边的值。

plt.style.use(['dark_background', 'present.mplstyle'])
plt.plot([1,2,3,4],[2,3,4,5])

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3.设置rcparams

我们还可以通过修改默认rc设置的方式改变样式,所有rc设置都保存在一个叫做 matplotlib.rcParams的变量中。 修改过后再绘图,可以看到绘图样式发生了变化。

plt.style.use('default') # 恢复到默认样式
plt.plot([1,2,3,4],[2,3,4,5])

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mpl.rcParams['lines.linewidth'] = 2
mpl.rcParams['lines.linestyle'] = '--'
plt.plot([1,2,3,4],[2,3,4,5])

在这里插入图片描述

另外matplotlib也还提供了了一种更便捷的修改样式方式,可以一次性修改多个样式。

mpl.rc('lines', linewidth=4, linestyle='-.')
plt.plot([1,2,3,4],[2,3,4,5])

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4.修改matplotlibrc文件

由于matplotlib是使用matplotlibrc文件来控制样式的,也就是上一节提到的rc setting,所以我们还可以通过修改matplotlibrc文件的方式改变样式。

# 查找matplotlibrc文件的路径
mpl.matplotlib_fname()

在这里插入图片描述

找到路径后,就可以直接编辑样式文件了,打开后看到的文件格式大致是这样的,文件中列举了所有的样式参数,找到想要修改的参数,比如lines.linewidth: 8,并将前面的注释符号去掉,此时再绘图发现样式以及生效了。

二、matplotlib的色彩设置(color)

在可视化中,如何选择合适的颜色和搭配组合也是需要仔细考虑的,色彩选择要能够反映出可视化图像的主旨。
从可视化编码的角度对颜色进行分析,可以将颜色分为色相、亮度和饱和度三个视觉通道。通常来说:
色相: 没有明显的顺序性、一般不用来表达数据量的高低,而是用来表达数据列的类别。
明度和饱和度: 在视觉上很容易区分出优先级的高低、被用作表达顺序或者表达数据量视觉通道。
具体关于色彩理论部分的知识,不属于本教程的重点,请参阅有关拓展材料学习。

学会这6个可视化配色基本技巧,还原数据本身的意义

1.RGB或RGBA

plt.style.use('default')

# 颜色用[0,1]之间的浮点数表示,四个分量按顺序分别为(red, green, blue, alpha),其中alpha透明度可省略
plt.plot([1,2,3],[4,5,6],color=(0.1, 0.2, 0.5))
plt.plot([4,5,6],[1,2,3],color=(0.1, 0.2, 0.5, 0.5))

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2.HEX RGB 或 RGBA

# 用十六进制颜色码表示,同样最后两位表示透明度,可省略
plt.plot([1,2,3],[4,5,6],color='#0f0f0f')
plt.plot([4,5,6],[1,2,3],color='#0f0f0f80')

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3.灰度色阶

# 当只有一个位于[0,1]的值时,表示灰度色阶
plt.plot([1,2,3],[4,5,6],color='0.5')

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4.单字符基本颜色

# matplotlib有八个基本颜色,可以用单字符串来表示,分别是'b', 'g', 'r', 'c', 'm', 'y', 'k', 'w',对应的是blue, green, red, cyan, magenta, yellow, black, and white的英文缩写
plt.plot([1,2,3],[4,5,6],color='m')

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5.颜色名称

# matplotlib提供了颜色对照表,可供查询颜色对应的名称
plt.plot([1,2,3],[4,5,6],color='tan')

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6.使用colormap设置一组颜色

有些图表支持使用colormap的方式配置一组颜色,从而在可视化中通过色彩的变化表达更多信息。

在matplotlib中,colormap共有五种类型:

顺序(Sequential)。通常使用单一色调,逐渐改变亮度和颜色渐渐增加,用于表示有顺序的信息
发散(Diverging)。改变两种不同颜色的亮度和饱和度,这些颜色在中间以不饱和的颜色相遇;当绘制的信息具有关键中间值(例如地形)或数据偏离零时,应使用此值。
循环(Cyclic)。改变两种不同颜色的亮度,在中间和开始/结束时以不饱和的颜色相遇。用于在端点处环绕的值,例如相角,风向或一天中的时间。
定性(Qualitative)。常是杂色,用来表示没有排序或关系的信息。
杂色(Miscellaneous)。一些在特定场景使用的杂色组合,如彩虹,海洋,地形等。

x = np.random.randn(50)
y = np.random.randn(50)
plt.scatter(x,y,c=x,cmap='RdPu')

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参考:阿里云天池

文章来源:https://blog.csdn.net/weixin_42504788/article/details/135347810
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