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# 使用 style 来配置 pyplot 风格
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In [1]:
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```py
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import matplotlib.pyplot as plt
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import numpy as np
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%matplotlib inline
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```
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`style` 是 `pyplot` 的一个子模块，方便进行风格转换， `pyplot` 有很多的预设风格，可以使用 `plt.style.available` 来查看：
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In [2]:
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```py
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plt.style.available
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```
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Out[2]:
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```py
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[u'dark_background', u'bmh', u'grayscale', u'ggplot', u'fivethirtyeight']
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```
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In [3]:
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```py
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x = np.linspace(0, 2 * np.pi)
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y = np.sin(x)
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plt.plot(x, y)
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plt.show()
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```
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例如，我们可以模仿 `R` 语言中常用的 `ggplot` 风格：
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In [4]:
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```py
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plt.style.use('ggplot')
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plt.plot(x, y)
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plt.show()
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```
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有时候，我们不希望改变全局的风格，只是想暂时改变一下分隔，则可以使用 `context` 将风格改变限制在某一个代码块内：
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In [5]:
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```py
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with plt.style.context(('dark_background')):
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plt.plot(x, y, 'r-o')
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plt.show()
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```
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在代码块外绘图则仍然是全局的风格。
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In [6]:
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```py
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with plt.style.context(('dark_background')):
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pass
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plt.plot(x, y, 'r-o')
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plt.show()
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```
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还可以混搭使用多种风格，不过最右边的一种风格会将最左边的覆盖：
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In [7]:
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```py
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plt.style.use(['dark_background', 'ggplot'])
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plt.plot(x, y, 'r-o')
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plt.show()
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```
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事实上，我们还可以自定义风格文件。
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自定义文件需要放在 `matplotlib` 的配置文件夹 `mpl_configdir` 的子文件夹 `mpl_configdir/stylelib/` 下，以 `.mplstyle` 结尾。
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`mpl_configdir` 的位置可以这样查看：
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In [8]:
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```py
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import matplotlib
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matplotlib.get_configdir()
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```
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Out[8]:
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```py
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u'c:/Users/Jin\\.matplotlib'
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```
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里面的内容以 `属性：值` 的形式保存：
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```py
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axes.titlesize : 24
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axes.labelsize : 20
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lines.linewidth : 3
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lines.markersize : 10
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xtick.labelsize : 16
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ytick.labelsize : 16
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```
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假设我们将其保存为 `mpl_configdir/stylelib/presentation.mplstyle`，那么使用这个风格的时候只需要调用：
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```py
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plt.style.use('presentation')
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``` |