Matplotlib中如何进行图表的批量生成与展示

# 1.1 Matplotlib.pyplot.rc()函数

Matplotlib.pyplot.rc()函数允许您设置和管理matplotlib图表的一系列默认参数。这些参数包括字体、颜色、线宽、标记大小等。通过使用rc()函数，您可以一次性设置所有这些参数，从而确保所有图表都具有统一的外观和风格。

语法：

matplotlib.pyplot.rc(group, **kwargs)

参数：

* **group**：要设置的参数组，例如'figure'、'axes'或'lines'。
* **kwargs**：要设置的参数及其值，例如'font.size'、'axes.labelsize'或'lines.linewidth'。

示例：

import matplotlib.pyplot as plt

# 设置所有图表中线条的默认线宽为2
plt.rc('lines', linewidth=2)

# 设置所有图表中坐标轴标签的默认字体大小为12
plt.rc('axes', labelsize=12)

# 2. Matplotlib图表批量生成进阶技巧

### 2.1 图表参数的统一设置和管理

在批量生成图表时，为了确保图表具有统一的外观和风格，需要对图表参数进行统一的设置和管理。Matplotlib提供了多种方法来实现这一目的。

#### 2.1.1 使用matplotlib.pyplot.rc()函数

`matplotlib.pyplot.rc()`函数允许用户设置matplotlib的默认参数。这些参数包括图表大小、字体、颜色、线宽等。通过设置这些参数，可以确保所有生成的图表都遵循相同的样式。

import matplotlib.pyplot as plt

# 设置图表大小
plt.rc('figure', figsize=(8, 6))

# 设置字体
plt.rc('font', family='serif', size=12)

# 设置颜色
plt.rc('axes', facecolor='white', edgecolor='black')

# 设置线宽
plt.rc('lines', linewidth=2)

#### 2.1.2 使用matplotlib.style模块

`matplotlib.style`模块提供了预定义的样式表，可以应用于图表以快速设置一致的外观。这些样式表包括“ggplot”、“seaborn”和“fivethirtyeight”。

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.style as style

# 应用ggplot样式
style.use('ggplot')

# 生成图表
plt.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6])
plt.show()

### 2.2 图表布局和子图管理

在批量生成图表时，经常需要将多个图表排列在同一页面或窗口中。Matplotlib提供了多种方法来管理图表布局和子图。

#### 2.2.1 使用matplotlib.pyplot.subplot()函数

`matplotlib.pyplot.subplot()`函数允许用户创建子图并指定其位置。子图可以水平或垂直排列，并可以指定其行数和列数。

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个2行2列的子图
fig, axes = plt.subplots(2, 2)

# 在第一个子图中绘制数据
axes[0, 0].plot([1, 2, 3], [4, 5, 6])

# 在第二个子图中绘制数据
axes[0, 1].plot([7, 8, 9], [10, 11, 12])

# 在第三个子图中绘制数据
axes[1, 0].plot([13, 14, 15], [16, 17, 18])

# 在第四个子图中绘制数据
axes[1, 1].plot([19, 20, 21], [22, 23, 24])

# 显示图表
plt.show()

#### 2.2.2 使用matplotlib.pyplot.subplots()函数

`matplotlib.pyplot.subplots()`函数类似于`subplot()`函数，但它返回一个包含所有子图的figure对象和一个包含所有子图轴对象的列表。

import matplotlib.pyplot as plt

#