如果用python批量绘制折线图,python turtle画直线
Mattlibrcfile设置图表属性
每次创建图表时，Matplotlib都会在图表中设置样式，如字体大小、颜色、分辨率、横坐标比例和横坐标标签。正弦函数曲线如下
x=NP.linspace(-np.pi，np.pi，256，endpoint=True)).
s=NP.sin(x)
PLT.plot(x，s，color=blue ，linewidth=3.0，linestyle=:
为了方便起见，matplotlib提供了一个matplotlibrc文件接口，用于全局自定义图表属性(图表大小、DPI、线宽、坐标轴、样式、网格属性等。).方法是rcParams命令。一旦定义，所有要创建的图表的样式都将生效，从而避免回调失败。
RcParsms参数被声明为字典键值对，格式如下
matplotlib . RC params[ lines . line width ]=2
matplotlib . RC params[ lines . line style ]=-
在创建图表之前，您可以设置全局参数，并在设置后将其应用于所有图表。不需要自己设置。
mpl . RC params[ lines . line width ]=2.5 #线宽
mpl . RC params[ lines . line style ]=- #(mpl是matplotlib的缩写)
PLT.plot(x，s，color=red ).
上面matplotlib.rcParams的缩写之一就是mpl.rc()函数。
mpl。RC(lines ，线宽=4，线条样式=-. )
PLT.plot(x，s，color=red ).
如果不想使用之前设置的全局样式，也可以在绘制图表时单独设置。这样做会直接覆盖原来的样式。例如，这里只改变了线条样式，线条宽度设置为“-”并且颜色被设置为橙色，而不改变其他参数。
除了上述通用属性设置，还可以使用rcParams来更改坐标标签、大小、刻度颜色等。水平轴的。
mpl.rcParams[axes.grid]=True
mpl . RC params[ axes . label size ]=15
mpl . RC params[ axes . label color ]= red
mpl . RC params[ x tick . color ]= red
mpl . RC params[ x tick . alignment ]= center
PLT.plot(x，s，color=orange ).
PLT.ylabel(y)).
PLT.xlabel(x ))).
据官网介绍，rcParam还支持修改字体、LaTex、文本、图片、动画等类别属性。足以满足日常的绘图需求。
# matplotlibconfigurationarecurrentlydividenditofollowingparts 3360
# #-后台
# #-线条
# #-补丁
# #-舱口
# #-盒装印刷
# #-字体
# #-文本
# #-乳胶
# #-轴
# #-数据
# #-滴答
# #-网格
# #-长度
# #-图形
# #-图像
# #-控制器打印
# #-错误报告
# #-历史打印
# #-散点图
# #-代理渲染
# #-路径
# #-保存文件
# #-交互式关键图形
# #-动画
详情请参考官网文档。https://matplotlib.org/tutorials/I
ntroductory/customizing.html
Matplotlib设置样式style
我看过一些ggplot2和recharts用R语言做的图。和matplotlib相比，我觉得matplotlib的可视化效果差的差不多。下图是ggplot画的图。
如果仔细研究的话，其实matplotlib在可视化效果上也是很不错的。matplotlib为样式修改和切换提供了强大的机制。比如我们看到某个图表样式不错，可以保存为样式文件，设置为matplibplot的调用接口。下次我们用同样的风格画图表，只要填好数据，调用就行了。
在定义样式之前，您可以预览matplotlib提供的图表样式类型。matplotlib 3 . 1 . 1版提供了26种样式。
打印(打印样式可用)
#打印
[bmh ，
经典，
深色_背景，
快速，
五点三十八分，
ggplot ，
灰度，
“锡伯恩-布莱特”，
seaborn-色盲，
“海滨-深色-调色板”，
“海洋-黑暗”，
“海洋-黑暗网格”，
“海洋深处”，
海风-静音，
“海洋笔记本”，
seaborn-paper，
“海滨蜡笔画”，
seaborn-poster ，
“海上谈话”，
海滨蜱，
“seaborn-white”，
seaborn-whitegrid ，
海博恩，
日光照明2 ，
tableau-colorblind10 ，
_classic_test]
使用内置样式
style的使用方法比较简单，一行代码就行。这里设置的样式以ggplot为例。
plt.style.use(ggplot )
S=np.cos(X)
plt.plot(X，S)
混合风格使用
Matplotlib不仅可以使用单一样式，还可以混合使用多种样式，并将样式名存储在一个列表中。但在使用过程中，如果多个样式的属性发生冲突(一个黑底一个白底)，列表右侧的样式会覆盖左侧的样式；
PLT . style . use([ fivethirtyeight ， dark_background])
S=np.cos(X)
plt.plot(X，S)
自定义样式
你也可以定义自己的样式，样式中的属性定义和存储方式如下。
axes.titlesize大小：24
axes.labelsize:20
线条.线宽：3
线条。标记大小：10
xtick.labelsize:16
ytick.labelsize:16
属性定义好之后，就存储在一个文件中，文件名的格式需要一些要求：需要后缀。mplstyle调用时，使用命令pyplot.use.style(您的样式文件路径)。
importmatplotlib.pyplotasplt
plt.style.use(。/images/presentation . mpl style’)
临时图表样式
需要注意的是，全局样式是用前面提到的plt.style.use()命令设置的，后面创建图表后默认样式是一样的；Matplotlib在这里将临时样式的概念添加到您希望在设置全局样式后设置为特定样式的图表中：
with PLT . style . context( dark _ background )。
plt.plot(np.sin(np.linspace(0，2*np.pi)))
plt.show()
在上述方法中，通过使用with创建临时样式，并使用plt.style.context()函数。创建的样式有范围限制，仅对在with范围内创建的图表格式有效。
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