默認的matplotlib圖形看起來真的沒有吸引力，甚至不專業。我嘗試了幾個軟件包，包括seaborn以及prettyplotlib，但這兩種軟件幾乎沒有改進樣式。如何使matplotlib圖像看起來像這樣專業地完成？
到目前爲止，我已經得到了使用seaborn包以下：
下面是我要找的外觀是相去甚遠以上：
在第二個示例中注意以下幾點：
我的問題是：您是否認識到上面是某種流行的主題或風格，我可以在matplotlib中快速使用？或者如果我可以使用一些包？如果沒有，那麼是否有將這種風格設置爲我的全球偏好？如果沒有這個，是否可以在matlibplot中做到這一點？
謝謝！
這確實是一個品味問題，也是目標受衆的問題。 matplotlib試圖爲科學目的製作清晰的插圖。這是 - 必然 - 妥協，並且插圖不是在雜誌或廣告中顯示的東西。
從這個意義上說，有一些好消息和關於matplotlib的一些壞消息。
壞消息：
matplotlib。好消息：
在我看來，最困難的事情是決定你想要什麼。然後做你想做的事就容易了，即使在開始時有一個陡峭的學習曲線。
只是作爲一個例子：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# create some fictive access data by hour
xdata = np.arange(25)
ydata = np.random.randint(10, 20, 25)
ydata[24] = ydata[0]
# let us make a simple graph
fig = plt.figure(figsize=[7,5])
ax = plt.subplot(111)
l = ax.fill_between(xdata, ydata)
# set the basic properties
ax.set_xlabel('Time of posting (US EST)')
ax.set_ylabel('Percentage of Frontpaged Submissions')
ax.set_title('Likelihood of Reaching the Frontpage')
# set the limits
ax.set_xlim(0, 24)
ax.set_ylim(6, 24)
# set the grid on
ax.grid('on')
（只是註釋：在原始圖像中的X軸限制不取數據的週期性考慮在內。）
這將使我們是這樣的：
這是很容易理解，我們需要做很多的變化，以便能夠顯示這一個工程意識不強的觀衆。至少：
# change the fill into a blueish color with opacity .3
l.set_facecolors([[.5,.5,.8,.3]])
# change the edge color (bluish and transparentish) and thickness
l.set_edgecolors([[0, 0, .5, .3]])
l.set_linewidths([3])
# add more ticks
ax.set_xticks(np.arange(25))
# remove tick marks
ax.xaxis.set_tick_params(size=0)
ax.yaxis.set_tick_params(size=0)
# change the color of the top and right spines to opaque gray
ax.spines['right'].set_color((.8,.8,.8))
ax.spines['top'].set_color((.8,.8,.8))
# tweak the axis labels
xlab = ax.xaxis.get_label()
ylab = ax.yaxis.get_label()
xlab.set_style('italic')
xlab.set_size(10)
ylab.set_style('italic')
ylab.set_size(10)
# tweak the title
ttl = ax.title
ttl.set_weight('bold')
現在我們有：
這不正是在這個問題，但一切都可以朝這個方向進行調整。這裏設置的很多東西都可以設置爲matplotlib的默認值。也許這給出瞭如何改變情節的想法。
謝謝。有沒有什麼辦法可以讓盒子的頂部和右側邊緣變灰？ – ShitalShah
@ShitalShah：它是，看到代碼。關鍵字是「脊柱」（可能有點難以猜到）。 – DrV
matplotlib幾乎是無限靈活的，所以你幾乎可以做任何事情，如果它不存在，你可以自己寫！顯然，默認值是平淡的，這是因爲每個人都有自己的想法，什麼是「好」，所以強加一個預定義的風格是沒有意義的。
下面是一個非常簡單的例子，它解決了您的4點要求。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from matplotlib.ticker import MultipleLocator, FormatStrFormatter
x = np.linspace(-10, 10, 1000)
y = 1+np.sinc(x)
ax = plt.subplot(111)
ax.plot(x, y, lw=2)
ax.fill_between(x, 0, y, alpha=0.2)
ax.grid()
majorLocator = MultipleLocator(1)
ax.xaxis.set_major_locator(majorLocator)
plt.show()
如果你想設置的默認值，因此所有的情節看起來都一樣，那麼你應該生成自定義matplotlibrc file。一個有用的guide is here。要查看所有可用選項的列表，請在交互式終端中撥打print plt.rcParams。
一些其他的功能，如填充將需要在每個情節的基礎上完成。通過創建一個函數，可以在給定的某些輸入（例如軸實例和數據）之間添加填充，從而在整個工作中對此進行標準化。
爲了更貼近您喜歡的風格，您可以使用海寶的whitegrid風格。正如其他答案已經指出的那樣，您可以使用alpha參數控制填充的透明度爲fill_between。
import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
sns.set_style("whitegrid")
blue, = sns.color_palette("muted", 1)
x = np.arange(23)
y = np.random.randint(8, 20, 23)
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y, color=blue, lw=3)
ax.fill_between(x, 0, y, alpha=.3)
ax.set(xlim=(0, len(x) - 1), ylim=(0, None), xticks=x)
更多信息可以在docs找到。
您可以自定義曲線樣式如下：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt.use_style('ggplot') # customize your plots style
x = np.linspace(0,2*np.pi,100)
y = np.sin(x)
plt.fill_between(x,y)
plt.show()
我不會把底部的一個專業做。看起來像是出自excel的東西。 – tacaswell