样式美化(matplotlib.pyplot.style.use)

使用matplotlib自带的几种美化样式，就可以很轻松的对生成的图形进行美化。

可以使用matplotlib.pyplot.style.available获取所有的美化样式

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print?

1. #!/usr/bin/python  
2. #coding: utf-8  
3.   
4. import numpy as np  
5. import matplotlib.pyplot as plt  
6.   
7. # 获取所有的自带样式  
8. print plt.style.available  
9.   
10. # 使用自带的样式进行美化  
11. plt.style.use("ggplot")  
12.   
13. fig, axes = plt.subplots(ncols = 2, nrows = 2)  
14.   
15. # 四个子图的坐标轴赋予四个对象  
16. ax1, ax2, ax3, ax4 = axes.ravel()  
17.   
18. x, y = np.random.normal(size = (2, 100))  
19. ax1.plot(x, y, "o")  
20.   
21. x = np.arange(1, 10)  
22. y = np.arange(1, 10)  
23.   
24. # plt.rcParams['axes.prop_cycle']获取颜色的字典  
25. # 会在这个范围内依次循环  
26. ncolors = len(plt.rcParams['axes.prop_cycle'])  
27. # print ncolors  
28. # print plt.rcParams['axes.prop_cycle']  
29.   
30. shift = np.linspace(1, 20, ncolors)  
31. for s in shift:  
32.     # print s  
33.     ax2.plot(x, y + s, "-")  
34.   
35. x = np.arange(5)  
36. y1, y2, y3 = np.random.randint(1, 25, size = (3, 5))  
37. width = 0.25  
38.   
39. # 柱状图中要显式的指定颜色  
40. ax3.bar(x, y1, width, color = "r")  
41. ax3.bar(x + width, y2, width, color = "g")  
42. ax3.bar(x + 2 * width, y3, width, color = "y")  
43.   
44. for i, color in enumerate(plt.rcParams['axes.prop_cycle']):  
45.     xy = np.random.normal(size= 2)  
46.     for c in color.values():  
47.         ax4.add_patch(plt.Circle(xy, radius = 0.3, color= c))  
48.   
49. ax4.axis("equal")  
50.   
51. plt.show()  

使用ggplot进行美化后的结果