Apprentissage visuel Python : introduction détaillée à la configuration de Matplotlib

Matplotlib est une excellente bibliothèque de visualisation. Elle fournit une interface riche, rendant l'implémentation de la visualisation de Python très facile à utiliser. Cette série contient mes notes d'étude pour l'apprentissage de la visualisation Python. Elle est principalement utilisée pour suivre mes progrès d'apprentissage. J'espère également communiquer avec des blogueurs concernés.
Étant donné que je suis un analyste de données plutôt qu'un développeur, l'apprentissage de la visualisation Python consiste principalement à résoudre les problèmes de visualisation automatique des données rencontrés dans mon travail quotidien. Par conséquent, le plan d'apprentissage doit partir des bases (les experts ne doivent pas éternuer) et le livre utilisé est "Python Visual Programming Practice". L'ensemble du plan d'étude consiste d'abord à parcourir les bases selon ce livre, puis à consulter le manuel ou à rechercher des solutions spécialisées en fonction des problèmes rencontrés lors de l'utilisation réelle.

En tant que premier chapitre de cette série, je me concentre sur l'enregistrement des méthodes de configuration et du contenu de matplotlib.

1. Configuration des paramètres par défaut de Matplolib

• De nombreux paramètres de Matplotlib sont configurés via des fichiers .rc, et ont été configurés pour la plupart des attributs Configuré avec les valeurs par défaut. Vous pouvez apporter les ajustements nécessaires à divers attributs par défaut en fonction de vos besoins.

• Lors de l'exécution du code, vous pouvez modifier les paramètres d'exécution de deux manières.

• Utiliser un dictionnaire (rcParams) pour configurer les paramètres : appelez rcParams (un dictionnaire) lors de l'exécution du code pour ajuster les paramètres correspondants dans le dictionnaire.

• Appelez matplotlib.rc() Fonction  : modifiez les éléments de configuration en passant des tuples d'attributs à matplotlib.rc().

• Si vous devez configurer des paramètres de configuration modifiés dynamiquement, vous pouvez appeler matplotlib.rcdefaults() pour réinitialiser la configuration à la configuration standard.
  Les deux morceaux de code suivants obtiennent le même effet, mais de manière différente :

  # 采用的matplotlib.rcParams的例子：import matplotlib as mpl
  mpl.rcParams['lines.width']=2 #将线宽设置为2mpl.rcParams['lines.color']='r' #将线的颜色设置为红色 red#使用matplotlib.rc() 的例子mpl.rc('lines',linewidth=2,color='r')

2. Configurez les paramètres matplotlib pour le projet

L'utilisation des paramètres de configuration vous permet d'utiliser différentes configurations de paramètres dans différents projets et de distribuer des modèles de configuration entre différents collègues et projets.

matplotlib est configuré via le fichier matplotrc. Ce fichier peut avoir trois niveaux selon leur périmètre d'application :

1. Répertoire de travail actuel : le répertoire où le code est exécuté, qui peut être. le répertoire Contient le code du projet actuel qui personnalise les éléments de configuration de matplotlib.

   Le nom du fichier de configuration est : matplotlibrc

2. Fichier de configuration au niveau utilisateur : fichier .matplotlib/matplotlibrc. Généralement dans le $HOME de l'utilisateur (c'est-à-dire le répertoire Documents and Settings du système Windows). Vous pouvez appeler la commande matplotlib.get_configdir() pour obtenir le répertoire du fichier de configuration de l'utilisateur actuel.

3. Installez le fichier de configuration de niveau  : généralement dans le répertoire site-packags de python. Cependant, ce fichier sera écrasé à chaque réinstallation de matplotlib, donc si vous souhaitez conserver une configuration persistante et efficace, il est préférable de le configurer dans un fichier de configuration au niveau utilisateur.

   Le fichier de configuration comprend les options suivantes (
   Objet) :

• axes : définir les limites des axes et Couleur, taille de la valeur de l'échelle de coordonnées et affichage de la grille ;

• backend : définissez la sortie cible TkAgg et GTKAgg.

• figure : contrôlez le dpi, la couleur de la bordure, la taille de la figure et les paramètres de la sous-intrigue.

• police : jeu de polices (font-family), paramètres de taille et de style de police.

• grille : définissez la couleur et le style de ligne de la grille.

• légende : Définissez la méthode d'affichage de la légende et de son texte.

• ligne : définissez les lignes (couleur, style de ligne, largeur de ligne, etc.) et les marqueurs.

• patch : est un objet graphique qui remplit l'espace 2D, comme des polygones et des cercles. Contrôlez la largeur des lignes, la couleur, les paramètres d'anticrénelage et bien plus encore.

• savefig : les graphiques enregistrés peuvent être définis individuellement, par exemple, la couleur d'arrière-plan de l'image de sortie rendue est blanche.

• texte : définissez la couleur de la police, l'analyse du texte, etc.

• verbeux : définissez les informations de sortie de matplotlib pendant l'exécution, telles que silencieuse, utile, débogage, etc.

En fait, ces objets sont des objets distincts dans matplotlib et ont une

API distincte. Lors du processus de dessin avec Matplotlib, divers objets configurés sont en fait empilés.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!