Python - 图表样式

在 Python 中创建的图表可以通过使用图表库中的一些适当方法进行进一步的样式设置。在本课中，我们将了解注释、图例和图表背景的实现。我们将继续使用上一章的代码，并对其进行修改以将这些样式添加到图表中。

添加注释

很多时候，我们需要通过突出显示图表中的特定位置来注释图表。在下面的示例中，我们通过在这些点添加注释来指示图表中值的急剧变化。

import numpy as np 
from matplotlib import pyplot as plt 

x = np.arange(0,10) 
y = x ^ 2 
z = x ^ 3
t = x ^ 4 
# Labeling the Axes and Title
plt.title("Graph Drawing") 
plt.xlabel("Time") 
plt.ylabel("Distance") 
plt.plot(x,y)

#Annotate
plt.annotate(xy=[2,1], s='Second Entry') 
plt.annotate(xy=[4,6], s='Third Entry') 

其输出如下所示：

添加图例

有时我们需要绘制多条线的图表。图例的使用表示与每条线相关的含义。在下图中，我们有 3 条线以及相应的图例。

import numpy as np 
from matplotlib import pyplot as plt 

x = np.arange(0,10) 
y = x ^ 2 
z = x ^ 3
t = x ^ 4 
# Labeling the Axes and Title
plt.title("Graph Drawing") 
plt.xlabel("Time") 
plt.ylabel("Distance") 
plt.plot(x,y)

#Annotate
plt.annotate(xy=[2,1], s='Second Entry') 
plt.annotate(xy=[4,6], s='Third Entry') 
# Adding Legends
plt.plot(x,z)
plt.plot(x,t)
plt.legend(['Race1', 'Race2','Race3'], loc=4) 

其输出如下所示：

图表呈现样式

我们可以使用样式包中的不同方法修改图表的呈现样式。

import numpy as np 
from matplotlib import pyplot as plt 

x = np.arange(0,10) 
y = x ^ 2 
z = x ^ 3
t = x ^ 4 
# Labeling the Axes and Title
plt.title("Graph Drawing") 
plt.xlabel("Time") 
plt.ylabel("Distance") 
plt.plot(x,y)

#Annotate
plt.annotate(xy=[2,1], s='Second Entry') 
plt.annotate(xy=[4,6], s='Third Entry') 
# Adding Legends
plt.plot(x,z)
plt.plot(x,t)
plt.legend(['Race1', 'Race2','Race3'], loc=4) 

#Style the background
plt.style.use('fast')
plt.plot(x,z)

其输出如下所示：