matplotlib.pyplot.rc()函数 |
您所在的位置:网站首页 › plsubplot › matplotlib.pyplot.rc()函数 |
matplotlib.pyplot.rc()函数
Matplotlib是Python中一个非常棒的二维数组绘图可视化库。Matplotlib是一个基于NumPy数组构建的多平台数据可视化库,用于更广泛的SciPy堆栈。 matplotlib.pyplot.rc()matplotlib.pyplot.rc()函数用于设置rc参数。在rc中分组是通过“组”完成的(例如,行)。对于轴中的线,组为线宽。坐标轴的组是facecolor等等。列表或元组也可以作为组名(例如,xtick, ytick)。Kwargs充当名值对,广义上是一个字典,例如: 语法: rc(‘lines’, linewidth=3, color=’g’) 它设置当前的rc参数: rcParams[‘lines.linewidth’] = 3 rcParams[‘lines.color’] = ‘g’ 为节省交互使用者的输入,现提供下列别名: Alias Property ‘lw’ ‘linewidth’ ‘ls’ ‘linestyle’ ‘c’ ‘color’ ‘fc’ “facecolor” ‘ec’ “edgecolor” ‘mew’ “markeredgewidth” ‘aa’ ‘antialiased’因此可以将上述rc命令缩写如下 rc(‘lines’, lw=3, c=’g’) 注意:可以使用python的kwargs字典来存储默认参数的字典。例如, font = {‘family’ : ‘monospace’, ‘weight’ : ‘italic’, ‘size’ : ‘medium’} # pass in the font dict as kwargs rc(‘font’, **font)这有助于在不同的配置之间轻松切换。你也可以使用matplotlib.style.use(‘ default ‘)或rcdefaults()来恢复更改后的rc参数。 示例1 from cycler import cycler import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # setting up a custom cycler sample_cycler = (cycler(color =['r', 'g', 'b', 'y']) + cycler(lw =[1, 2, 3, 4])) # using the rc function plt.rc('lines', linewidth = 4) plt.rc('axes', prop_cycle = sample_cycler) A = np.linspace(0, 2 * np.pi, 50) line_offsets = np.linspace(0, 2 * np.pi, 4, endpoint = False) B = np.transpose([np.sin(A + phi) for phi in line_offsets]) figure, (axes0, axes1) = plt.subplots(nrows = 2) axes0.plot(B) axes0.set_title('Set default color cycle to 1st plot') axes1.set_prop_cycle(sample_cycler) axes1.plot(B) axes1.set_title('Set axes color cycle to 2nd plot') # Adding space between the two plots. figure.subplots_adjust(hspace = 0.4) plt.show()输出: 输出: |
CopyRight 2018-2019 办公设备维修网 版权所有 豫ICP备15022753号-3 |