jupyter notebook 如何在更改深色主题后调整绘图模式

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jupyter notebook 如何在更改深色主题后调整绘图模式

2024-07-13 14:41| 来源: 网络整理| 查看: 265

在引入 jupyter notebook 的 jupyterthemes 后，进行多项式绘图，发现显示的图形有问题，解决如下：

#这一句是IPython的魔法函数,可以在IPython编译器里直接使用,作用是内嵌画图,省略掉plt.show()这一步,直接显示图像。 #如果不加这一句的话,我们在画图结束之后需要加上plt.show()才可以显示图像 %matplotlib inline import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt #以下设置语句可以用于解决画图过程中出现的乱码问题！请参考使用（当你还是使用Python2的时候）。 #import sys #from matplotlib.font_manager import FontProperties #myfont=FontProperties(fname=r'/Users/Ruan/anaconda/lib/python2.7/site-packages/matplotlib/mpl-data/fonts/ttf/msyh.ttc') #myfont赋值为特定字体（如本例中的微软雅黑字体）存储在系统中的绝对路径 #在需要显示汉字的地方，指定自定义字体即可，如在x轴标签中要显示汉字： # plt.xlabel(u'汉字',fontproperties=myfont) # #plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #解决负号'-'显示为方块的问题 #将标准输入、输出、错误重定向 #stdout=sys.stdout #stdin=sys.stdin #stderr=sys.stderr #import imp #imp.reload(sys) #使用上述设置虽然可以解决中文乱码和编码问题，但还是建议尽量采用英文。 #多项式的写法 a=np.array([2,-3.5,1.6,-2,9]) #polynomial 多项式 p=np.poly1d(a) #显示几次方,不大好看 print (p) #均匀分布 x=np.linspace(0,9,10) x #带入多项式算出结果 y=p(x) y

发现黑色的坐标轴在黑色的背景下几乎看不清.

解决方法1：改坐标轴颜色

plt.plot(x,y) plt.xlabel('X') #改坐标轴颜色 #获取坐标轴对象 ax = plt.gca() #设置颜色 ax.tick_params(axis='both',colors = 'white') #ax.tick_params(axis='both',colors = 'red') plt.ylabel('Y') plt.show()

解决方法2：使用jupyterthemes的jtplot将plot风格调整为与主题保持一致

#切换主题后，在jupyter进行plot渲染时，主题配色与默认的matplotlib默认配色相互影响，解决办法是使用jupyterthemes的jtplot将plot风格调整为与主题保持一致 # import jtplot module in notebook from jupyterthemes import jtplot # choose which theme to inherit plotting style from # onedork | grade3 | oceans16 | chesterish | monokai | solarizedl | solarizedd jtplot.style(theme='onedork') # set "context" (paper, notebook, talk, poster) # scale font-size of ticklabels, legend, etc. # remove spines from x and y axes and make grid dashed jtplot.style(context='talk', fscale=1.4, spines=False, gridlines='--') # turn on X- and Y-axis tick marks (default=False) # turn off the axis grid lines (default=True) # and set the default figure size jtplot.style(ticks=True, grid=False, figsize=(6, 4.5)) # reset default matplotlib rcParams jtplot.reset()

然后绘图，画2条曲线：

p1=p.deriv(m=1) #deriv方法的参数m为1得到其一阶导函数 y1=p1(x) plt.plot(x,y,x,y1) plt.show()

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