Python matplotlib實現(xiàn)圖表主題變換示例詳解
更新時間：2022年03月08日 15:28:47 作者：渴望成為寂寞勝者
在畫圖的時候如果出現(xiàn)與圖表的顏色沖突或者看不清坐標軸的情況，這時候可以通過更換坐標軸風格來解決，本文將為大家詳細介紹如何利用matplotlib實現(xiàn)圖表的主題樣式變換，需要的可以參考一下
有時候因為jupyter notebook本身的主題不同，導致畫圖的時候與圖表的顏色沖突，看不清坐標軸，這時候可以通過更換坐標軸風格來解決：
一、更換主題樣式
plt.style.available
## 主題如下： ['Solarize_Light2', '_classic_test_patch', 'bmh', 'classic', 'dark_background', 'fast', 'fivethirtyeight', 'ggplot', 'grayscale', 'seaborn', 'seaborn-bright', 'seaborn-colorblind', 'seaborn-dark', 'seaborn-dark-palette', 'seaborn-darkgrid', 'seaborn-deep', 'seaborn-muted', 'seaborn-notebook', 'seaborn-paper', 'seaborn-pastel', 'seaborn-poster', 'seaborn-talk', 'seaborn-ticks', 'seaborn-white', 'seaborn-whitegrid', 'tableau-colorblind10']
原始風格：
# 折線圖進階
from matplotlib import pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif']=['Microsoft YaHei'] # 使用微軟雅黑的字體
plt.title("中國票房2021TOP5")
plt.plot(bo,prices,label='票房與票價')
plt.show()
更換主題：
plt.style.use('ggplot')
plt.style.use('seaborn')
plt.style.use('classic')
最終我的效果:
# 折線圖進階
from matplotlib import pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif']=['Microsoft YaHei'] # 使用微軟雅黑的字體
plt.title("中國票房2021TOP5")
plt.plot(bo,prices,label='票房與票價')
plt.plot(bo,persons,label='票房與人次')
plt.plot(bo,points,label='票房與評價')
plt.legend() # 顯示標簽
plt.xlabel('票房')
plt.ylabel('行情')
plt.show()
二、線條變換
'r^--' ：紅色虛線
'g^--' ：綠色虛線
'b^--' ：藍色虛線
'g*-' ：表示綠色，并且數(shù)據(jù)標記是一個星號
^：表示數(shù)據(jù)標記為一個向上的三角形
# 折線圖進階
from matplotlib import pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif']=['Microsoft YaHei'] # 使用微軟雅黑的字體
plt.title("中國票房2021TOP5")
plt.plot(bo,prices,'r^--',label='票房與票價')
plt.plot(bo,persons,label='票房與人次')
plt.plot(bo,points,label='票房與評價')
plt.legend() # 顯示標簽
plt.xlabel('票房') # 橫坐標軸標題
plt.ylabel('行情') # 縱坐標軸標題
plt.show()
# 折線圖進階
from matplotlib import pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif']=['Microsoft YaHei'] # 使用微軟雅黑的字體
plt.title("中國票房2021TOP5")
plt.plot(bo,prices,'r^--',label='票房與票價')
plt.plot(bo,persons,'g*-',label='票房與人次')
plt.plot(bo,points,'bo--',label='票房與評價')
plt.legend() # 顯示標簽
plt.xlabel('票房') # 橫坐標軸標題
plt.ylabel('行情') # 縱坐標軸標題
plt.show()
# 折線圖進階
from matplotlib import pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif']=['Microsoft YaHei'] # 使用微軟雅黑的字體
plt.title("中國票房2021TOP5")
plt.plot(bo,prices,'r^--',label='票房與票價')
plt.plot(bo,persons,'g*-',label='票房與人次')
plt.plot(bo,points,color='blue',marker='o',markersize=10,label='票房與評價')
plt.legend() # 顯示標簽
plt.xlabel('票房') # 橫坐標軸標題
plt.ylabel('行情') # 縱坐標軸標題
plt.show()
三、將圖表保存成本地圖片
plt.savefig("cnbotop5.png")
四、添加輔助線
# 03 經(jīng)典款式無輔助線
plt.style.use('classic')
# 折線圖進階
from matplotlib import pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif']=['Microsoft YaHei'] # 使用微軟雅黑的字體
plt.title("中國票房2021TOP5")
plt.plot(bo,prices,'r^--',label='票房與票價')
plt.plot(bo,persons,'g*-',label='票房與人次')
plt.plot(bo,points,color='blue',marker='o',markersize=10,label='票房與評價')
plt.legend() # 顯示標簽
plt.xlabel('票房') # 橫坐標軸標題
plt.ylabel('行情') # 縱坐標軸標題
plt.show()
plt.grid() # 添加網(wǎng)格線
五、調(diào)整畫圖的大小和清晰度
plt.figure(figsize=(16,10),dpi=100)
這里dpi就相當于清晰度，而figsize就是長度和寬度
六、使用動漫風格
# 05 使用特殊風格
from matplotlib import pyplot as plt
plt.xkcd()
plt.figure(figsize=(16,10),dpi=100)
plt.rcParams['font.sans-serif']=['Microsoft YaHei'] # 使用微軟雅黑的字體
plt.rcParams.update({'font.family': "Microsoft YaHei"})
plt.title("中國票房2021TOP5")
plt.plot(bo,prices,'r^--',label='票房與票價')
plt.plot(bo,persons,'g*-',label='票房與人次')
plt.plot(bo,points,color='blue',marker='o',markersize=10,label='票房與評價')
plt.legend() # 顯示標簽
plt.xlabel('票房') # 橫坐標軸標題
plt.ylabel('行情') # 縱坐標軸標題
plt.grid()
plt.savefig("cnbotop5_300.png")
plt.show()
調(diào)整長寬來進行圖像的扁平化調(diào)整
七、橫坐標的傾斜度
plt.xticks(rotation=45) # 橫坐標軸的每個標題傾斜45度
# 繪制水平柱狀圖
plt.style.use('classic')
# cnbodfgbsort["BO"].to_list().reverse()
# cnbodfgbsort.index.to_list().reverse()
plt.figure(figsize=(16,10),dpi=100)
plt.rcParams.update({'font.family': "Microsoft YaHei"})
plt.title("中國票房分類柱狀圖")
plt.barh(rcnboindex,rbolist)
plt.legend() # 顯示標簽
plt.xlabel('票房') # 橫坐標軸標題
plt.ylabel('電影類型') # 縱坐標軸標題
plt.xticks(rotation=45) # 橫坐標軸的每個標題傾斜45度
plt.show()
八、橫縱坐標軸轉(zhuǎn)換
rbolist=cnbodfgbsort["BO"].to_list() rcnboindex=cnbodfgbsort.index.to_list() rbolist
rbolist.reverse() rbolist
rcnboindex.reverse()
以上就是Python matplotlib實現(xiàn)圖表主題變換示例詳解的詳細內(nèi)容，更多關于Python matplotlib圖表主題變換的資料請關注腳本之家其它相關文章！
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