python如何设置Pyplot的动态rc参数、绘图的填充

今天小编给大家分享一下python如何设置Pyplot的动态rc参数、绘图的填充的相关知识点，内容详细，逻辑清晰，相信大部分人都还太了解这方面的知识，所以分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后有所收获，下面我们一起来了解一下吧。

Matplotlib配置了配色方案和默认设置，主要用来准备用于发布的图片。有两种方式可以设置参数，即全局参数定制和rc设置方法。

查看matplotlib的rc参数：

import matplotlib as pltprint(plt.ra_params)

1.全局参数定制

Matplotlib的全局参数可以通过编辑配置文件设置

import matplotlib as pltprint(plt.matplotlib_fname)#显示当前用户的配置文件目录

查找到当前用户的配置文件目录，然后用编辑器打开，修改matplotlib文件，即可修改配置参数。

2.rc参数设置

使用Python编程修改rc参数，rc参数及其取值如下表1~3

表1 rc参数名称及其取值

表2 线条样式lines.linestyle的取值 linestyle取值意义linestyle取值意义-实线-.点线--长虚线:短虚线

表3 lines.marker参数的取值

需要注意的是，由于默认的Pyplot字体并不支持中文符的显示，因此需要通过设置font.sans-serif参数改变绘图时的字体，使得图形可以正常显示中文。同时，由于更换字体后，会导致坐标轴中的部分字符无法显示，因此需要同时更改axes.unicode_minus参数。

plt.rcParams['font.family'] = ['SimHei']      #用来显示中文标签plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False   #用来正常显示符号

如果需要在坐标轴上显示时间，可以利用DateFormatter提供的功能进行设置，常用代码如下：

from matplotlib.dates import DateFormatterplt.gca().xaxis.set_major_formatter(DateFormatter('%y/%m/%d'))#自动旋转X轴的刻度，适应坐标轴plt.gcf().autofmt_xdate()

除了设置线条的字体的rc参数外，还有设置文本、箱线图、坐标轴、刻度、图例、标记、图片、图像保存等rc参数。

例1.rc参数设置例1

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfig,ax = plt.subplots()#配置中文显示plt.rcParams['font.family'] = ['SimHei']      #用来显示中文标签plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False   #用来正常显示符号def f(t):    return np.cos(2*np.pi*t)x1 = np.arange(0.0,4.0,0.5)x2 = np.arange(0.0,4.0,0.01)plt.figure(1)plt.subplot(2,2,1)plt.plot(x1,f(x1),'bo',x2,f(x2),'k')plt.title('子图1')plt.subplot(2,2,2)plt.plot(x2,f(x2),'r--')plt.title('子图2')plt.show()

OUT：

例2.rc参数设置例2

fig = plt.figure()ax = fig.add_subplot(1,1,1)ax.plot(np.random.randn(30).cumsum(),color = 'k',linestyle = 'dashed',marker = 'o',label = 'one')ax.plot(np.random.randn(30).cumsum(),color = 'k',linestyle = 'dashed',marker = '+',label = 'two')ax.plot(np.random.randn(30).cumsum(),color = 'k',linestyle = 'dashed',marker = 'v',label = 'three')ax.legend(loc = 'best')

OUT:

可以用set_xticks设置X轴刻度

例3.用set_xticks设置刻度

fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(1,1,1) ax.plot(np.random.randn(30).cumsum(),color = 'k',linestyle = 'dashed',marker = 'o',label = 'one')ax.plot(np.random.randn(30).cumsum(),color = 'k',linestyle = 'dashed',marker = '+',label = 'two')ax.plot(np.random.randn(30).cumsum(),color = 'k',linestyle = 'dashed',marker = 'v',label = 'three')ax.set_xticks([0,5,10,15,20,25,30,35])ax.legend(loc = 'best')

OUT:

可以用set_xticklabels改变刻度，设置刻度的旋转角度及字体等。

例4.用set_xticklabels改变刻度

fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(1,1,1) ax.plot(np.random.randn(30).cumsum(),color = 'k',linestyle = 'dashed',marker = 'o',label = 'one')ax.plot(np.random.randn(30).cumsum(),color = 'k',linestyle = 'dashed',marker = '+',label = 'two')ax.plot(np.random.randn(30).cumsum(),color = 'k',linestyle = 'dashed',marker = 'v',label = 'three')ax.set_xticklabels(['x1','x2','x3','x4','x5'],rotation = 30,fontsize = 'large')ax.legend(loc = 'best')

OUT：

其中，rotation参数表示X坐标标签的旋转角度；fontsize为字号，可以取值为“xx-small”“x-small”“small”“medium”“large”“x-large”“xx-large”“smaller”“None”。

3.绘图的填充

3.1调用函数fill_between()实现曲线下面部分的填充

x = np.linspace(0,1,500)y = np.sin(3*np.pi*x)*np.exp(-4*x)fig,ax = plt.subplots()plt.plot(x,y)plt.fill_between(x,0,y,facecolor = 'green',alpha = 0.3)

其中，参数x表示整个X轴都覆盖；0表示覆盖的下限；y表示覆盖的上限时y这条曲线，facecolor表示覆盖区域的颜色；alpha表示覆盖区域的透明度[0,1]，其值越大，表示越不透明

3.2 部分区域填充

plt.fill_between(x[15:300],0,0.4,facecolor = 'green',alpha = 0.3)

3.3 两条曲线之间的区域填充

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltx = np.linspace(0,1,500)y1 = np.sin(3*np.pi*x)*np.exp(-4*x)y2 = y1 + 0.2plt.plot(x,y1,'b')plt.plot(x,y2,'r')plt.fill_between(x,y1,y2,facecolor = 'green',alpha = 0.3)plt.show()

3.4 直接使用fill进行绘图的填充

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltx = np.linspace(0,1,500)y = np.sin(3*np.pi*x)*np.exp(-4*x)fig,ax = plt.subplots()ax.fill(x,y)plt.show()

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