在本篇Python Matplotlib 教程中,我们将学习如何控制Matplotlib样式,因此您可以在三个部分自定义Matplotlib样式:您可以定制颜色、线条样式和标记样式。
控制颜色
有时在绘图时,您希望自定义Matplotlib图形的颜色,希望控制Matplotlib样式,例如,如果您在绘制线条,可以为每个线条定制颜色。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
#我们的数据
x = np.array([1,2,3])
#用三种颜色绘制三行
plt.plot(x, 'y')
plt.plot(x+1, 'm')
plt.plot(x+2, 'c')
#显示图形
plt.show()
你可以看到在上面的代码中,我们已经为我们的行指定了颜色。
如果您运行该代码,结果将是这样的。
Matplotlib中有不同的颜色,下面是Matplotlib颜色表。
颜色 | 颜色名称 |
b | blue |
c | cyan |
g | green |
k | black |
m | magenta |
r | red |
w | white |
y | yellow |
控制线条样式
在上面的示例中我们看到的线条,只是没有任何点或破折号的线条,在Matplotlib中,您还可以使用不同的线条样式。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
#我们的数据
x = np.array([1,2,3])
#用三种颜色绘制三行
plt.plot(x, '--', x+1, '-.', x+2, ':',x+3,'-')
#显示图形
plt.show()
现在,您可以看到在plot函数中我们使用了线条。
如果您运行完整的代码,结果如下。
Matplotlib中有不同的线条,以下是Matplotlib线条表。
样式缩写 | 样式 |
– | 实线 |
— | 虚线 |
-. | 点划线 |
: | 点线 |
控制标记样式
Matplotlib为标记提供了许多自定义选项。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
#我们的数据
x = np.array([1,2,3])
#绘图标记
plt.plot(x, 'x', x+0.7, 'o', x+1, 'D', x+1.5, '^', x+2, 's')
#显示图形
plt.show()
如果运行代码,则将得到如下结果。
您可以在Matplotlib中使用不同的标记样式,我们在此表中仅列举了其中一些。
标记缩写 | 标记样式 |
. | Point marker |
, | Pixel marker |
o | Circle marker |
v | Triangle down |
_ | Horizontal line |
| | Vertical line |
d | Thin diamond |
D | Diamond marker |
+ | Plus marker |
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