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Python可视化学习:Matplotlib的配置详细介绍

来源:小侦探旅游网

作为本系列的第一章,我重点记录了matplotlib的有关配置方式和内容。

1. Matplolib 默认参数的配置

  • Matplotlib的很多参数都是通过.rc文件来进行配置的,且已经为大部分的属性配置了默认的数值。自己可以根据需求对各种默认属性进行必要的调整。

  • 在代码执行的过程中,可以通过两种方式来更改运行的参数。

  • 使用字典(rcParams)进行参数的配置:在代码的运行过程中调用rcParams(一个字典)对字典中的对应参数进行调整。

  • 调用matplotlib.rc() 函数:通过向matplotlib.rc()传入属性元组来修改配置项。

  • 如果需要配置动态修改后的配置参数,可以调用matplotlib.rcdefaults()将配置重置为标准配置。
    以下两段代码实现的效果一样,但采用的方式有所差异:

    # 采用的matplotlib.rcParams的例子:import matplotlib as mpl
    mpl.rcParams['lines.width']=2 #将线宽设置为2mpl.rcParams['lines.color']='r' #将线的颜色设置为红色 red#使用matplotlib.rc() 的例子mpl.rc('lines',linewidth=2,color='r')
  • 2. 为项目配置matplotlib参数

    使用配置参数的方式,是让你能够在不同的项目中使用不同的参数配置,不同的同事和项目之间分配配置模板。
    matplotlib通过matplotrc文件来进行配置,这个文件根据他们的应用范围可以有一下三个级别:

    1. 当前工作目录:代码运行的目录,可以为目录所包含的当前项目代码定制matplotlib配置项。配置文件的名称是:matplotlibrc

    2. 用户级配置文件:.matplotlib/matplotlibrc文件。 通常是在用户的$HOME中(也就是windows系统中的Documents and Setting目录)。可以调用matplotlib.get_configdir()命令获取当前用户的配置文件目录。

    3. 安装级配置文件:通常在python的site-packags目录下。不过,每次重新安装matplotlib后,这个文件都会被覆盖,所以如果希望保持持久有效的配置,最好选择在用户级配置文件中进行配置。


      配置文件包括以下的选项(对象):

  • axes: 设置坐标轴边界和颜色、坐标刻度值的大小和网格的显示;

  • backend:设置目标输出TkAgg和GTKAgg。

  • figure:控制dpi、边界颜色、图形大小和子区(subplot)设置。

  • font:字体集(font-family) 、字体的大小和样式设置。

  • grid:设置网格的颜色和线型。

  • legend:设置图例和其中文本的显示方式。

  • line:设置线条(颜色,线型,线宽等)和标记。

  • patch:是填充2D空间的图形对象,如多边形和圆。控制线宽、颜色和抗锯齿设置等。

  • savefig:可以对保存的图形进行单独设置,例如渲染输出的图片的颜色背景色为白色。

  • text:设置字体的颜色、文本解析等。

  • verbose:设置matplotlib在执行期间的信息输出,如silent, helpful, debug等。

  • 其实,这些对象在matplotlib中都是单独的对象,都有单独API。在Matplotlib作图的过程中,实际上就是将各种配置好的对象堆积在一起。

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