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>>> from env_helper import info; info()

页面更新时间： 2024-01-20 20:33:16
运行环境：
    Linux发行版本: Debian GNU/Linux 12 (bookworm)
    操作系统内核: Linux-6.1.0-17-amd64-x86_64-with-glibc2.36
    Python版本: 3.11.2

4.3. 绘图配置参数

一幅图有许多需要配置的属性，例如颜色、字体、线型等等。 绘图时并不需要对这些属性进行配置，许多都直接采用了Matplotlib的缺省参数值。 Matplotlib将缺省配置保存在一个文件中，通过更改这个文件可以修改这些属性的缺省值。 Matplotlib 使用配置文件 matplotlibrc 时的搜索顺序如下：

  • 当前路径 : 程序的当前路径

  • 用户配置路径 : 通常为 $HOME/.matplotlib/ ，可以通过环境变量 MATPLOTLIBRC 修改

  • 系统配置路径 : 保存在 matplotlib 的安装目录下的 mpl-data 下

通过下面的语句可以获取用户配置路径：

>>> import matplotlib
>>> matplotlib.get_configdir()

'/home/bk/.config/matplotlib'

通过下面的语句可以获得目前使用的配置文件的路径：

>>> import matplotlib
>>> matplotlib.matplotlib_fname()

'/etc/matplotlibrc'

由于在当前路径和用户配置路径中都没有找到位置文件，因此最后使用的是系统配置路径下的配置文 件。如果你将matplotlibrc复制一份到脚本的当前目录下：

>>> import os
>>> os.getcwd()

'/home/bk/book-jubook/python/jubook_python/pt07_scicomputation/ch04_matplotlib'

复制配置文件之后再运行:

>>> matplotlib.matplotlib_fname()

'/etc/matplotlibrc'

如果你用文本编辑器打开此配置文件的话，你会发现它实际上是定义了一个字典。 为了对众多的配置进行区分，关键字可以用点分开。 配置文件的读入可以使用 rc_params() 函数，它返回一个配置字典：

>>> rc_params = matplotlib.rc_params()
>>> type(rc_params)

matplotlib.RcParams

打印一些参数看一下：

>>> for key in rc_params:
>>>     if 'axes.label' in key:
>>>         print(f'{key}: {rc_params[key]}')

axes.labelcolor: black
axes.labelpad: 4.0
axes.labelsize: medium
axes.labelweight: normal

在 matplotlib 模块载入的时候会调用 rc_params() ，并把得到的配置字典保存到 rcParams 变量中：

>>> for key in matplotlib.rcParams:
>>>     if 'axes.label' in key:
>>>         print(f'{key}: {rc_params[key]}')

axes.labelcolor: black
axes.labelpad: 4.0
axes.labelsize: medium
axes.labelweight: normal

4.3.1. 更改配置信息

matplotlib将使用 rcParams 中的配置进行绘图。 用户可以直接修改此字典中的配置，所做的改变会反 映到此后所绘制的图中。例如下面的脚本所绘制的线将带有圆形的点标识符：

>>> matplotlib.rcParams["lines.marker"] = "o"
>>> import pylab
>>> pylab.plot([1,2,3])
>>> pylab.show()
_images/sec03_config_17_0.png

为了方便配置，可以使用rc函数，下面的例子同时配置点标识符、线宽和颜色：

>>> matplotlib.rc("lines", marker="x", linewidth=2, color="white")

基于上面的配置，进行绘图：

>>> %matplotlib inline
>>>
>>> import numpy as np
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> x = np.linspace(0, 10, 1000)
>>> y = np.sin(x)
>>> z = np.cos(x**2)
>>> plt.figure(figsize=(8,4))
>>> plt.plot(x,y,label="$sin(x)$")
>>> plt.plot(x,z,"b--",label="$cos(x^2)$")
>>> plt.xlabel("Time(s)")
>>> plt.ylabel("Volt")
>>> plt.title("PyPlot First Example")
>>> plt.ylim(-1.2,1.2)
>>> plt.legend()
>>> plt.show()
_images/sec03_config_21_0.png

4.3.2. 恢复配置信息

如果希望恢复到缺省的配置(matplotlib载入时从配置文件读入的配置)的话， 可以调用 rcdefaults() 函数。

>>> matplotlib.rcdefaults()

>>> # import numpy as np
>>> # import matplotlib.pyplot as plt
>>> x = np.linspace(0, 10, 1000)
>>> y = np.sin(x)
>>> z = np.cos(x**2)
>>> plt.figure(figsize=(8,4))
>>> plt.plot(x,y,label="$sin(x)$")
>>> plt.plot(x,z,"b--",label="$cos(x^2)$")
>>> plt.xlabel("Time(s)")
>>> plt.ylabel("Volt")
>>> plt.title("PyPlot First Example")
>>> plt.ylim(-1.2,1.2)
>>> plt.legend()
>>> plt.show()
_images/sec03_config_24_0.png

如果手工修改了配置文件，希望重新从配置文件载入最新的配置的话，可以调用：

>>> matplotlib.rcParams.update( matplotlib.rc_params() )

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4.2. 绘制多轴图

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4.4. Artist对象