如何找到matplotlib的样式名称？

在使用matplotlib进行数据可视化的过程中，我们经常需要使用不同的样式来美化我们的图表。但是，如何找到适合自己需要的样式名称却是一个困扰大家的问题。本文将会介绍一些方法，帮助大家在使用matplotlib时找到对应的样式名称。

查看matplotlib中已有的样式

首先，我们可以使用以下代码查看matplotlib中已有的样式：

import matplotlib.pyplot as plt
print(plt.style.available)

这段代码会输出当前matplotlib中可用的样式列表，如：

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

这里可以看到，matplotlib中已经内置了许多可用的样式。

随机生成图表并查看不同样式的效果

另外一种方法是随机生成图表并查看不同样式的效果，这有助于我们更好地理解每种样式的特点。以下是示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

np.random.seed(19680801)

# 生成随机数据
data = np.random.randn(2, 100)

# 绘制散点图
fig, axs = plt.subplots(figsize=(12, 6), nrows=2, ncols=3)
axs = axs.flatten()
for i, style in enumerate(plt.style.available):
    with plt.style.context(style):
        axs[i].plot(data[0], data[1], 'o')
        axs[i].set_title(style)
plt.tight_layout()
plt.show()

上述代码会生成一张6行2列的图表，每个子图展示一种样式的效果。对于不同的图表和数据类型，不同的样式相应也会有不同的效果。

自定义matplotlib样式

除了使用已有的样式外，我们也可以自定义自己的样式。以下是一个简单的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 自定义样式
custom_style = {
    'figure.facecolor': 'white',
    'axes.facecolor': '#eeeeee',
    'axes.grid': True,
    'grid.color': 'white',
    'grid.linestyle': '-',
    'grid.linewidth': 0.5,    
    'axes.edgecolor': 'black',
    'axes.labelcolor': 'black',
    'axes.labelsize': 'medium',
    'xtick.color': 'black',
    'xtick.direction': 'out',
    'xtick.major.size': 0,
    'ytick.color': 'black',
    'ytick.direction': 'out',
    'ytick.major.size': 0,
    'font.family': ['sans-serif'],
    'font.size': 12,
    'font.weight': 'normal',
    'text.color': 'black',
}

# 创建图表
fig, ax = plt.subplots()

# 生成数据
x = np.linspace(-5, 5, 100)
cos = np.cos(x)
sin = np.sin(x)

# 绘制曲线
ax.plot(x, cos, label='Cosine')
ax.plot(x, sin, label='Sine')

# 展示图表
plt.legend()
plt.show()

在这个例子中我们将样式保存在一个字典（custom_style）中，通过调用 plt.style.context() 方法应用到图表中。您可以根据自己的需求添加或删除不同的样式。