Matplotlib 风格名称的查找方法

在数据可视化中，Matplotlib是一个十分广泛被使用的工具。Matplotlib提供了多种风格，可以使得不同的图表呈现出不同的视觉体验。然而，在使用Matplotlib的过程中，有时候我们需要调用某种特定的风格，但是却不确定这个风格的名称是什么。本篇文章将会介绍如何找到Matplotlib风格的名称。

阅读更多：Matplotlib 教程

1. 查看可用的风格

Matplotlib中已经内置了多种不同的风格样式，我们可以通过如下代码来查看：

import matplotlib.pyplot as plt

print(plt.style.available)

这段代码会输出当前可用的所有风格的名称，例如：

['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']

我们可以通过pyplot库的style.use()方法来设置需要使用的风格，例如：

plt.style.use('ggplot')

这样我们就可以使用ggplot风格来绘制图表了。

2. 查看自定义风格

除了内置的风格，我们也可以自定义自己的风格。我们可以通过在~/.matplotlib/stylelib文件夹中添加.mplstyle文件来定义自己的Matplotlib风格。

例如，我们可以在文件夹中添加一个名为my_style.mplstyle的文件，其中内容为：

lines.linewidth: 5
axes.labelsize: 20
xtick.labelsize: 15
ytick.labelsize: 15

这些指令可以改变线条宽度和坐标轴标签的字体大小，并且也可以享受Matplotlib的其它可用指令。然后我们可以通过以下方式激活自定义风格：

plt.style.use('my_style')

这段代码将会应用我们自定义的风格来绘制图表。

3. 查找更多风格

如果内置的风格仍然无法满足您的需求，那么可以使用library-style-gallery库来查找更多的风格。这个库基于github储存在了多个风格库。

使用以下命令来安装library-style-gallery：

!pip install git+https://github.com/cbm755/library-style-gallery.git

然后我们可以通过library-style-gallery来查找和安装其他的风格。例如，我们可以使用以下代码查找所有Seaborn流派的风格：

import lsg

seaborn_styles = lsg.filter_styles_by_flow('seaborn')
print(seaborn_styles)

这个代码会输出所有的Seaborn风格的名称，例如：

['seaborn-pastel', 'seaborn-default', 'seaborn-ticks', 'seaborn-notebook', 
'seaborn-colorblind', 'seaborn-talk', 'seaborn-deep', 'seaborn-bright', 
'seaborn-white', 'seaborn-muted', 'seaborn-whitegrid', 'seaborn-paper', 
'seaborn-dark-palette', 'seaborn-darkgrid', 'seaborn-poster', 'seaborn-dark']

然后我们可以通过library-style-gallery来安装指定的风格：