matplotlib.rcParams['figure.figsize'] = figsz什么意思

时间: 2023-06-09 12:03:51 浏览: 73

使用样式表和rcParams自定义Matplotlib.pdf

### 使用样式表和rcParams自定义Matplotlib #### 一、引言在进行数据可视化的过程中，Matplotlib作为Python中最常用的绘图库之一，提供了强大的功能来帮助用户创建高质量的图表。然而，Matplotlib默认的样式往往不能完全满足个性化的需求。为了能够更好地定制图表样式，Matplotlib提供了多种自定义方式，其中包括通过`rcParams`和样式表进行定制。 #### 二、rcParams简介 `rcParams`是一个类似于字典的对象，存储了Matplotlib的所有默认设置。这些设置包括但不限于线条宽度、线条样式、字体大小等。`rcParams`是全局的，意味着一旦更改，会影响到之后所有的图表绘制。 #### 三、运行时设置rcParams 在运行时设置`rcParams`是最直接且灵活的方式，可以通过以下几种方法实现： 1. **直接修改**：可以直接修改`rcParams`中的键值对来更改默认设置。例如： ```python import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl mpl.rcParams['lines.linewidth'] = 2 # 设置线条宽度为2 mpl.rcParams['lines.linestyle'] = '--' # 设置线条样式为虚线 ``` 2. **使用`rc`函数**：`mpl.rc`函数可以用来同时更改一组设置。例如： ```python mpl.rc('lines', linewidth=4, linestyle='-.') ``` 3. **使用上下文管理器**：`mpl.rc_context`可以用来临时更改设置。这种方式特别适合于函数或者代码块中暂时改变设置： ```python with mpl.rc_context({'lines.linewidth': 2, 'lines.linestyle': ':'}): plt.plot(data) ``` 4. **作为装饰器使用**：`mpl.rc_context`还可以用作装饰器，使得函数内部默认使用特定的rc设置： ```python @mpl.rc_context({'lines.linewidth': 3, 'lines.linestyle': '-'}) def plotting_function(): plt.plot(data) ``` 5. **恢复默认设置**：如果需要恢复到Matplotlib的标准默认设置，可以使用`mpl.rcdefaults()`函数。 #### 四、使用样式表除了`rcParams`外，Matplotlib还提供了样式表来更方便地自定义图表样式。样式表是一种预先定义好的配置文件，可以轻松地应用不同的视觉风格。 1. **样式表的使用**：通过调用`plt.style.use()`函数并传入样式表的名称来应用样式表。例如，使用“ggplot”样式表： ```python plt.style.use('ggplot') ``` 2. **查看可用样式**：使用`plt.style.available`可以查看所有可用的样式表名称。例如： ```python print(plt.style.available) ``` 输出的结果会包含一系列预定义的样式，如'Solarize_Light2'、'ggplot'、'seaborn-v0_8'等。 3. **样式表的特点**：样式表主要关注与打印实际样式相关的`rcParams`设置，如线条样式、颜色、字体等。而像后端这样的设置则不会被样式表所包含。这种设计使得样式表具有很好的可移植性。 #### 五、总结通过`rcParams`和样式表，我们可以非常方便地自定义Matplotlib的图表样式，从而获得更加美观、符合需求的图表。无论是直接修改`rcParams`中的设置还是使用样式表，都能够有效地达到这一目的。选择哪种方式取决于具体的应用场景和个人偏好。希望本文能够帮助读者更好地理解和利用Matplotlib提供的自定义功能。

这行代码的意思是设置 Matplotlib 中绘图窗口的大小为 figsz，其中 figsz 是一个包含宽度和高度的元组。例如，figsz = (6, 4) 表示窗口宽度为 6，高度为 4。该行代码会把这个设置应用到所有后续的 Matplotlib 绘图中。

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matplotlib.rcParams['figure.figsize'] = figsz什么意思

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%matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt # Mac 设置显示中文 # plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'Arial Unicode MS' # Windows 设置显示中文 plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei' result.plot.bar(figsize=(20, 8))

MatplotlibDeprecationWarning: Support for FigureCanvases without a required_interactive_framework attribute was deprecated in Matplotlib 3.6 and will be removed two minor releases later. matplotlib.pyplot.figure(figsize = (8,7))

from matplotlib.pyplot import figure, plot import numpy as np from matplotlib import rcParams figure(figsize=(8, 6)) config = { "font.family": 'Times New Roman', "font.size": 16, "mathtext.fontset": 'stix', "font.serif": ['Times New Roman'

matplotlib.rcParams['font.family']='SimHei' Publisher = data.groupby(by='Country')['Stunting'].sum().sort_values(ascending=False)[:10] plt.figure(figsize=(8,6),dpi=100) sns.barplot(y=Publisher.index,x=Publisher.values) plt.ylabel(None) plt.title('发育迟缓前十国家') plt.show()

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matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus']=False

numInstr = 2 nameInstr = ['Piano', 'Trumpet'] filenames = ['example_piano.wav', 'example_trumpet.wav'] matplotlib.rcParams.update({'font.size' : 20}) # Increase font size plt.figure(figsize=(18, 8))

%matplotlib inline plt.figure(figsize=(8,4)) plt.plot(train_loss) plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False是什么意思

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