Python Matplotlib图形美化指南 | python 小知识

在数据可视化的过程中，图形的美观程度往往直接影响到信息的传递效率。Python的Matplotlib库为我们提供了强大的绘图功能，同时也支持多种美化手段。本文将详细介绍如何利用Matplotlib本身的样式、qbstyles、matplotx和mplcyberpunk等库来美化你的图表。

1. Matplotlib本身的样式

Matplotlib自带了多种预设风格，可以轻松定制图表。以下是一些常见的预设风格：

import matplotlib.pyplot as plt

# 查看可用风格
print(plt.style.available)

# ['bmh', 'classic', 'dark_background', 'fast', 'fivethirtyeight', 'ggplot', 'grayscale', 'seaborn-bright', 'seaborn-colorblind', 'seaborn-dark-palette', 'seaborn-dark', 'seaborn-darkgrid', 'seaborn-deep', 'seaborn-muted', 'seaborn-notebook', 'seaborn-paper', 'seaborn-pastel', 'seaborn-poster', 'seaborn-talk', 'seaborn-ticks', 'seaborn-white', 'seaborn-whitegrid', 'seaborn', 'Solarize_Light2', 'tableau-colorblind10', '_classic_test']

# 加载预设风格
plt.style.use('ggplot')  # 模仿R语言中ggplot2包的风格
# plt.style.use('fivethirtyeight')  # 模仿FiveThirtyEight网站的风格
# plt.style.use('seaborn')  # 基于Seaborn库的风格，具有现代感

# 示例数据
x = range(10)
y = [i**2 for i in x]

# 绘制图表
plt.plot(x, y)
plt.title('Sample Plot with Preset Style')
plt.xlabel('X Axis')
plt.ylabel('Y Axis')
plt.show()