《Python数据可视化编程实战》—— 1.8 在代码中配置matplotlib参数

简介:

本节书摘来异步社区《Python数据可视化编程实战》一书中的第1章,第1.8节,作者:【爱尔兰】Igor Milovanović,更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。

1.8 在代码中配置matplotlib参数

Python数据可视化编程实战
matplotlib库提供了强大的绘图功能,是本书用的最多的Python库。在其配置文件即.rc文件中,已经为大部分属性设定了默认值。本节会介绍如何通过应用程序代码修改matplotlib的相关属性值。

1.8.1 准备工作

如前所述,matplotlib配置信息是从配置文件读取的。在配置文件中可以为matplotlib的几乎所有的属性指定永久有效的默认值。

1.8.2 操作步骤

在代码执行过程中,有两种方式更改运行参数:使用参数字典(rcParams)或调用matplotlib.rc()命令。第一种方式中,可以通过rcParams字典访问并修改所有已经加载的配置项;第二种方式中,可以通过向matlotlib.rc()传入属性的关键字元组来修改配置项。

如果需要重置动态修改后的配置参数,可以调用matplotlib.rcdefaults()将配置重置为标准设置。

下面两段代码演示了之前介绍的功能。

使用matplotlib.rcParams的例子。

import matplotlib as mp
mpl.rcParams['lines.linewidth'] = 2
mpl.rcParams['lines.color'] = 'r'

使用matplotlib.rc()函数调用的例子。

import matplotlib as mpl
mpl.rc('lines', linewidth=2, color='r')

上面两个例子具有相同的语义。第二个例子中,我们设定后续的所有图形使用的线条宽度为2个点。第一个例子中的最后一条语句表明,语句之后的所有线条的颜色均为红色,除非用本地设置覆盖它,请看下面的例子。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

t = np.arange(0.0, 1.0, 0.01)

s = np.sin(2 * np.pi * t)
# make line red
plt.rcParams['lines.color'] = 'r'
plt.plot(t,s)

c = np.cos(2 * np.pi * t)
# make line thick
plt.rcParams['lines.linewidth'] = '3'
plt.plot(t,c)

plt.show()

1.8.3 代码解析

首先,为了绘制正弦、余弦曲线,需要导入matplotlib.pyplot和NumPy模块。在绘制第一个图像之前,通过plt.rcParams['lines.color']= 'r'语句显式地设置线条颜色为红色;接下来,对于第二个图像(余弦曲线),通过语句plt.rcParams['lines. linewidth'] = '3'显式地设定线宽为3个点。

如果需要重置设置,需要调用matplotlib.rcdefaults()方法。

相关文章
|
1月前
|
开发框架 数据建模 中间件
Python中的装饰器:简化代码,增强功能
在Python的世界里,装饰器是那些静悄悄的幕后英雄。它们不张扬,却能默默地为函数或类增添强大的功能。本文将带你了解装饰器的魅力所在,从基础概念到实际应用,我们一步步揭开装饰器的神秘面纱。准备好了吗?让我们开始这段简洁而富有启发性的旅程吧!
46 6
|
18天前
|
Python
课程设计项目之基于Python实现围棋游戏代码
游戏进去默认为九路玩法,当然也可以选择十三路或是十九路玩法 使用pycharam打开项目,pip安装模块并引用,然后运行即可, 代码每行都有详细的注释,可以做课程设计或者毕业设计项目参考
58 33
|
19天前
|
JavaScript API C#
【Azure Developer】Python代码调用Graph API将外部用户添加到组,结果无效,也无错误信息
根据Graph API文档,在单个请求中将多个成员添加到组时,Python代码示例中的`members@odata.bind`被错误写为`members@odata_bind`,导致用户未成功添加。
40 10
|
21天前
|
数据可视化 数据挖掘 开发者
Pandas数据可视化:matplotlib集成(df)
Pandas 是 Python 中强大的数据分析库,Matplotlib 是常用的绘图工具。两者结合可方便地进行数据可视化,帮助理解数据特征和趋势。本文从基础介绍如何在 Pandas 中集成 Matplotlib 绘制图表,如折线图、柱状图等,并深入探讨常见问题及解决方案,包括图表显示不完整、乱码、比例不合适、多子图布局混乱、动态更新图表等问题,提供实用技巧和代码示例。掌握这些方法后,你将能更高效地处理数据可视化任务。
51 9
|
16天前
|
人工智能 编译器 Python
python已经安装有其他用途如何用hbuilerx配置环境-附带实例demo-python开发入门之hbuilderx编译器如何配置python环境—hbuilderx配置python环境优雅草央千澈
python已经安装有其他用途如何用hbuilerx配置环境-附带实例demo-python开发入门之hbuilderx编译器如何配置python环境—hbuilderx配置python环境优雅草央千澈
python已经安装有其他用途如何用hbuilerx配置环境-附带实例demo-python开发入门之hbuilderx编译器如何配置python环境—hbuilderx配置python环境优雅草央千澈
|
19天前
|
数据可视化 数据挖掘 DataX
Python 数据可视化的完整指南
Python 数据可视化在数据分析和科学研究中至关重要,它能帮助我们理解数据、发现规律并以直观方式呈现复杂信息。Python 提供了丰富的可视化库,如 Matplotlib、Seaborn、Plotly 和 Pandas 的绘图功能,使得图表生成简单高效。本文通过具体代码示例和案例,介绍了折线图、柱状图、饼图、散点图、箱形图、热力图和小提琴图等常用图表类型,并讲解了自定义样式和高级技巧,帮助读者更好地掌握 Python 数据可视化工具的应用。
58 3
|
1月前
|
数据可视化 Python
以下是一些常用的图表类型及其Python代码示例,使用Matplotlib和Seaborn库。
通过这些思维导图和分析说明表,您可以更直观地理解和选择适合的数据可视化图表类型,帮助更有效地展示和分析数据。
78 8
|
1月前
|
API Python
【Azure Developer】分享一段Python代码调用Graph API创建用户的示例
分享一段Python代码调用Graph API创建用户的示例
58 11
|
1月前
|
测试技术 Python
探索Python中的装饰器:简化代码,增强功能
在Python的世界中,装饰器是那些能够为我们的代码增添魔力的小精灵。它们不仅让代码看起来更加优雅,还能在不改变原有函数定义的情况下,增加额外的功能。本文将通过生动的例子和易于理解的语言,带你领略装饰器的奥秘,从基础概念到实际应用,一起开启Python装饰器的奇妙旅程。
49 11
|
1月前
|
Python
探索Python中的装饰器:简化代码,增强功能
在Python的世界里,装饰器就像是给函数穿上了一件神奇的外套,让它们拥有了超能力。本文将通过浅显易懂的语言和生动的比喻,带你了解装饰器的基本概念、使用方法以及它们如何让你的代码变得更加简洁高效。让我们一起揭开装饰器的神秘面纱,看看它是如何在不改变函数核心逻辑的情况下,为函数增添新功能的吧!