python matlibplot 样式_样式美化(matplotlib.pyplot.style.use)
使用matplotlib自带的几种美化样式,就可以很轻松的对生成的图形进行美化。可以使用matplotlib.pyplot.style.available获取所有的美化样式#!/usr/bin/python#coding: utf-8import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 获取所有的自带样式print plt.style.availab
使用matplotlib自带的几种美化样式,就可以很轻松的对生成的图形进行美化。
可以使用matplotlib.pyplot.style.available获取所有的美化样式
#!/usr/bin/python
#coding: utf-8
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 获取所有的自带样式
print plt.style.available
# 使用自带的样式进行美化
plt.style.use("ggplot")
fig, axes = plt.subplots(ncols = 2, nrows = 2)
# 四个子图的坐标轴赋予四个对象
ax1, ax2, ax3, ax4 = axes.ravel()
x, y = np.random.normal(size = (2, 100))
ax1.plot(x, y, "o")
x = np.arange(1, 10)
y = np.arange(1, 10)
# plt.rcParams['axes.prop_cycle']获取颜色的字典
# 会在这个范围内依次循环
ncolors = len(plt.rcParams['axes.prop_cycle'])
# print ncolors
# print plt.rcParams['axes.prop_cycle']
shift = np.linspace(1, 20, ncolors)
for s in shift:
# print s
ax2.plot(x, y + s, "-")
x = np.arange(5)
y1, y2, y3 = np.random.randint(1, 25, size = (3, 5))
width = 0.25
# 柱状图中要显式的指定颜色
ax3.bar(x, y1, width, color = "r")
ax3.bar(x + width, y2, width, color = "g")
ax3.bar(x + 2 * width, y3, width, color = "y")
for i, color in enumerate(plt.rcParams['axes.prop_cycle']):
xy = np.random.normal(size= 2)
for c in color.values():
ax4.add_patch(plt.Circle(xy, radius = 0.3, color= c))
ax4.axis("equal")
plt.show()
使用ggplot进行美化后的结果
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