超簡(jiǎn)單的Matplotlib安裝與配置教程
1. Matplotlib 簡(jiǎn)介
Matplotlib 是 Python 生態(tài)系統(tǒng)的一個(gè)重要組成部分,是用于可視化的繪圖庫(kù),它提供了一整套和 matlab 相似的命令 API 和可視化界面,可以生成出版質(zhì)量級(jí)別的精美圖形, Matplotlib 使繪圖變得非常簡(jiǎn)單,在易用性和性能間取得了優(yōu)異的平衡。
2. Matplotlib 安裝
Matplotlib 的依賴包和 Matplotlib 本身在標(biāo)準(zhǔn) Python 包存儲(chǔ)庫(kù)中均有以 wheel 文件的形式提供。因此,可以使用 pip 軟件包管理工具輕松地將 Matplotlib 安裝在 MacOS 、 Windows 、 Linux 等系統(tǒng)上。和許多第三方庫(kù)的安裝方法一樣,安裝 Matplotlib 只需命令行中,執(zhí)行以下命令:
pip install -U matplotlib
需要注意的是:要安裝 Matplotlib 庫(kù),計(jì)算機(jī)中必須已經(jīng)安裝 Python 。如果使用的是 Jupyter Notebook ,由于 Jupyter Notebook 附帶了許多依賴庫(kù),如 Numpy 、 Pandas 、 Matplotlib 、 Scikit Learn 等,則不必單獨(dú)安裝這些庫(kù)。安裝完成后可以使用如下命令檢查,確認(rèn)安裝成功:
pip list

3. Matplotlib 配置
安裝成功后,即可以在 Python 中像使用其它庫(kù)一樣導(dǎo)入和使用 Matplotlib ,而無需更多文件的配置,通常我們將其導(dǎo)入后使用別名 mpl :
import matplotlib as mpl
Matplotlib 的配置更多的用于修改繪制圖形的默認(rèn)樣式, Matplotlib 的配置文件中包含了各種默認(rèn)的圖形配置信息,我們可以通過修改這些配置信息修改全局參數(shù)進(jìn)行自定義所繪制圖形的樣式,這些參數(shù)可以改變圖形尺寸、配色方案、字體等一系列信息??梢允褂枚喾N方式完成 Matplotlib 的繪圖配置,本文主要介紹以下三種配置方式通過 配置文件 進(jìn)行配置、通過 rcParams['param_name'] 動(dòng)態(tài)配置和通過 matplotlib.rc() 函數(shù)配置。
3.1 通過配置文件進(jìn)行配置
配置文件同樣可以分為幾個(gè)不同的級(jí)別,如果我們希望修改所有的圖形使用的默認(rèn)配置,則需要修改全局默認(rèn)配置;而如果我們需要根據(jù)不同任務(wù)使用不同的配置,或者不同用戶使用不同的配置,則需要修改局部配置文件,以能夠在不同的用戶和任務(wù)中使用不同圖形配置。根據(jù)配置文件的作用范圍,可以分為三個(gè)級(jí)別:全局配置文件、用戶級(jí)配置文件和當(dāng)前任務(wù)配置文件。不同系統(tǒng)三個(gè)級(jí)別的文件位于不同目錄,可以通過使用以下代碼,查看配置文件的路徑:
import matplotlib as mpl import os # 全局配置目錄 print(mpl.__path__) # 當(dāng)前用戶配置目錄 print(mpl.get_configdir()) # 當(dāng)前任務(wù)配置目錄,即當(dāng)前代碼運(yùn)行目錄 print(os.getcwd())
- 全局配置文件 mpl-data\matplotlibrc,位于 Matplotlib 的安裝目錄直線,例如在 Window 下將其安裝在 D:\Program Files\Python39\lib\site-packages\matplotlib 目錄下,則全局配置文件的完整文件名為 D:\Program Files\Python39\lib\site-packages\matplotlib\mpl-data\matplotlibrc,默認(rèn)情況下,圖形使用此配置文件進(jìn)行繪制。
- 用戶級(jí)配置文件 .matplotlib\matplotlibrc,位于用戶目錄之下,例如,用戶目錄為 C:\Users\Brainiac\,則相應(yīng)配置文件為 C:\Users\Brainiac\.matplotlib\matplotlibc;如果不存在此文件,也可以根據(jù)全局配置文件與用戶需求自定創(chuàng)建和修改。
- 當(dāng)前任務(wù)配置文件 matplotlibrc,即位于代碼運(yùn)行目錄之下,可以用于為當(dāng)前任務(wù)的代碼定制 Matplotlib 配置,默認(rèn)情況下不存在此文件,即默認(rèn)使用全局或當(dāng)前用戶配置文件,我們可以根據(jù)需要?jiǎng)?chuàng)建此文件,并根據(jù)需要進(jìn)行配置。
介紹了配置文件的位置后,我們通過查看全局配置文件,觀察在配置文件中可以進(jìn)行配置的相關(guān)圖形屬性,以下為一個(gè)全局配置文件示例:

NOTE: 可以看到并不推薦直接修改全局配置文件,可以通過將此文件復(fù)制到用戶及配置文件目錄或當(dāng)前任務(wù)配置文件目錄中,并根據(jù)需要進(jìn)行修改。配置文件的格式一般為 屬性名: 屬性值 ,如下配置線寬為 1.5 :
lines.linewidth: 1.5
3.2 通過 rcParams[‘param_name’] 配置
而如果我們僅僅想在當(dāng)前文件中簡(jiǎn)單修改自定義配置,則可以通過 rcParams['param_name'] 更快速的修改。通過使用以下代碼,可以查看能夠自定義配置的屬性有哪些:
import matplotlib as mpl # 可以使用以下三種方式 print(mpl.rc_params()) print(mpl.rcParamsDefault) print(mpl.rcParams)
得到的輸出結(jié)果與配置文件中類似,格式同樣為 屬性名: 屬性值 :
... font.size: 10.0 font.stretch: normal font.style: normal font.variant: normal font.weight: normal ...
使用 rcParams['param_name'] 方式修改配置的方式如下,其中 param_name 表示屬性名:
import matplotlib as mpl # 修改線條寬度為2 mpl.rcParams['lines.linewidth'] = 2 # 修改線條顏色為紅色 mpl.rcParams['lines.color'] = 'r'
在實(shí)際應(yīng)用中,最常用的兩種配置包括中文和中文負(fù)號(hào)的顯示,如果不進(jìn)行配置,默認(rèn)不支持顯示中文與中文負(fù)號(hào):

使用以下方式進(jìn)行配置:
import matplotlib as mpl #顯示中文 mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] #顯示負(fù)號(hào) mpl.rcParams['axes.unicode_minus']=False
配置后圖形就可以正常顯示中文和中文符號(hào):

3.3 通過 matplotlib.rc() 函數(shù)配置
同樣我們也可以使用 matplotlib.rc() 函數(shù)進(jìn)行配置,使用方法如下:
import matplotlib as mpl
# 修改線寬
mpl.rc('lines', linewidth=2, color='g')
其中 rc 函數(shù)的第一個(gè)參數(shù)為 group 表示屬性所屬的組,用于限定屬性的作用域,例如在以上示例中線寬 linewidth 屬于線 lines 用于限定只在線條中起作用,而對(duì)坐標(biāo)軸等線寬 linewidth 不起作用,如果想要修改包括坐標(biāo)軸在內(nèi)的圖形線寬 linewidth 則需要使用:
import matplotlib as mpl
# 修改整個(gè)圖形線寬
mpl.rc('axes', linewidth=2)
相關(guān)鏈接
總結(jié)
到此這篇關(guān)于Matplotlib安裝與配置教程的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Matplotlib安裝與配置內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!
相關(guān)文章
GitHub?AI編程工具copilot在Pycharm的應(yīng)用
最近聽說github出了一種最新的插件叫做copilot,這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于GitHub?AI編程工具copilot在Pycharm的應(yīng)用,目前感覺確實(shí)不錯(cuò),建議大家也去使用,需要的朋友可以參考下2022-04-04
OpenCV實(shí)戰(zhàn)記錄之基于分水嶺算法的圖像分割
在機(jī)器視覺中,有時(shí)需要對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行檢測(cè)和計(jì)數(shù),其難點(diǎn)無非是對(duì)于產(chǎn)品的圖像分割,這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于OpenCV實(shí)戰(zhàn)記錄之基于分水嶺算法的圖像分割的相關(guān)資料,需要的朋友可以參考下2023-02-02
Python解析JSON數(shù)據(jù)的基本方法實(shí)例代碼
JSON (JavaScript Object Notation) 是一種輕量級(jí)的數(shù)據(jù)交換格式,下面這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于Python解析JSON數(shù)據(jù)的基本方法,文中通過實(shí)例代碼介紹的非常詳細(xì),需要的朋友可以參考下2022-01-01
python實(shí)現(xiàn)打印類的所有屬性和方法
這篇文章主要介紹了python實(shí)現(xiàn)打印類的所有屬性和方法,具有很好的參考價(jià)值,希望對(duì)大家有所幫助。如有錯(cuò)誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教2022-05-05
簡(jiǎn)單介紹Python中用于求最小值的min()方法
這篇文章主要介紹了簡(jiǎn)單介紹Python中用于求最小值的min()方法,是Python入門中的基礎(chǔ)知識(shí),需要的朋友可以參考下2015-05-05
Tensorflow 實(shí)現(xiàn)分批量讀取數(shù)據(jù)
今天小編就為大家分享一篇Tensorflow 實(shí)現(xiàn)分批量讀取數(shù)據(jù),具有很好的參考價(jià)值,希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧2020-01-01
詳解Python Socket網(wǎng)絡(luò)編程
這篇文章主要為大家介紹了Python Socket網(wǎng)絡(luò)編程,主要介紹使用 Python 進(jìn)行 TCP Socket網(wǎng)絡(luò)編程2016-01-01

