【Python数据可视化(一)】matplotlib配置

在代码中配置matplotlib参数

matplotlib库提供了强大的绘图功能，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。

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matplotlib.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.rcdefault()将配置重置为标准设置。

补充说明：配置文件一般都叫做rc，全称为run control，运行控制文件。

案例

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)
# 线条颜色
plt.rcParams['lines.color'] = 'r'
# 线条宽度
plt.rcParams['lines.linewidth'] = 2
plt.plot(2*t*np.pi,s)
c = np.cos(2*np.pi*t)
plt.rcParams['lines.color'] = 'b'
plt.plot(2*t*np.pi,c)
plt.show()

运行结果：
在这里插入图片描述

补充说明：
numpy.arange(start, stop, step, dtype = None)在给定间隔内返回均匀间隔的值。值在半开区间 [开始，停止)内生成（换句话说，包括开始但不包括停止的区间）,返回的是 ndarray 。
参数：
start —— 开始位置，数字，可选项，默认起始值为0
stop —— 停止位置，数字
step —— 步长，数字，可选项，默认步长为1，如果指定了step，则还必须给出start。
dtype —— 输出数组的类型。如果未给出dtype，则从其他输入参数推断数据类型。
返回：
arange：ndarray,均匀间隔值的数组。

为项目设置matplotlib参数

配置文件所在目录

在python安装所在文件的lib中，详见下图
在这里插入图片描述

配置文件的配置项

axes:设置坐标轴边界和表面的颜色、坐标刻度值大小和网格的显示；
backend:设置目标输出TkAgg和GTKAgg；
figure:控制dpi、边界颜色、图形大小和子区(subplot)设置；
font:字体集(font family)、字体大小和样式设置；
grid:设置网格颜色和线型；
legend:设置图例和其中文本的显示；
line:设置线条(线条、线型、宽度等)和标记
patch:填充2D空间的图形对象，如多边形和圆。控制线宽、颜色和抗锯齿设置等；
savefig:可以对保存的图形进行单独设置。例如，设置渲染的文件的背景为白色；
text:设置字体颜色、文本解析(纯文本或latex标记)等；
verbose:设置matplotlib在执行期间信息输出，如silent、helpful、debug和debug-annoying；
xticks和yticks:为x、y轴的主刻度和次刻度设置颜色、大小、方向、以及标签大小。