[PYTHON] Je veux faire de matplotlib un thème sombre

Par défaut, matplotlib a un fond blanc pur comme indiqué dans l'image ci-dessous, et si vous le regardez pendant longtemps, cela vous fera mal aux yeux, donc je veux le changer en une couleur différente. J'ai entendu dire que vous pouvez utiliser la feuille de style prédéfinie, donc je vais écrire comment l'utiliser facilement.

default_sin.png

import

python


import matplotlib.pyplot as plt

Liste des feuilles de style

python


plt.style.available

Vous pouvez obtenir une liste des feuilles de style disponibles sous forme de tableau. Le contenu du tableau est le suivant.

python


['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']

Le noir est plus frais, donc le dark_background a l'air bien.

Appliquer le style

python


plt.style.use('dark_background')

Après avoir appliqué le style dans cette ligne en premier, tout ce que vous avez à faire est de dessiner un graphique ou d'afficher une image comme d'habitude.

Essayez de dessiner une courbe sinusoïdale

Dans un tel cas, la courbe sinusoïdale et le prix du marché sont fixes, alors dessinons-la et vérifions-la.

python


import numpy as np

x = np.linspace(0, 2*np.pi, 200)
y = np.sin(x)

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.plot(x, y)

dark_sin.png

pense que c'est bon.

Cependant, je trouve que c'est un peu trop noir. Je suis un peu inquiet que le nom de fichier de cette image soit dark_sin.png et qu'il soit trop péché.

Feuille de style simple et personnalisée

Je n'avais pas l'intention de créer ma propre feuille de style, mais je vais jouer un peu avec.

Vous pouvez trouver le dossier contenant la feuille de style en descendant vers Lib / site-packages / matplotlib / mpl-data / stylelib / depuis le dossier python. Il y a un fichier appelé dark_background.mplstyle dedans. Ouvrez. Le contenu est le suivant.

dark_background.mplstyle


# Set black background default line colors to white.

lines.color: white
patch.edgecolor: white

text.color: white

axes.facecolor: black
axes.edgecolor: white
axes.labelcolor: white
axes.prop_cycle: cycler('color', ['8dd3c7', 'feffb3', 'bfbbd9', 'fa8174', '81b1d2', 'fdb462', 'b3de69', 'bc82bd', 'ccebc4', 'ffed6f'])

xtick.color: white
ytick.color: white

grid.color: white

figure.facecolor: black
figure.edgecolor: black

savefig.facecolor: black
savefig.edgecolor: black


Comme vous pouvez le voir, ce n'est pas si difficile, seules les couleurs sont attribuées à chaque élément. Si vous remplacez tous les «noirs» de ce fichier par un autre noir légèrement plus doux, vous obtiendrez probablement la feuille de style souhaitée. Regardez la liste des codes de couleur et sélectionnez une couleur appropriée. Il semble que 2e2e2e est juste, alors copiez ce fichier et remplacez tout noir par 2e2e2e et enregistrez-le dans le même dossier avec un nom de fichier tel que gray_background.mplstyle.

gray_background.mplstyle


# Set 2e2e2e background default line colors to white.

lines.color: white
patch.edgecolor: white

text.color: white

axes.facecolor: 2e2e2e
axes.edgecolor: white
axes.labelcolor: white
axes.prop_cycle: cycler('color', ['8dd3c7', 'feffb3', 'bfbbd9', 'fa8174', '81b1d2', 'fdb462', 'b3de69', 'bc82bd', 'ccebc4', 'ffed6f'])

xtick.color: white
ytick.color: white

grid.color: white

figure.facecolor: 2e2e2e
figure.edgecolor: 2e2e2e

savefig.facecolor: 2e2e2e
savefig.edgecolor: 2e2e2e


Appliquez votre propre style

Si vous rouvrez le shell et vérifiez avec plt.style.available, gray_background est nouvellement ajouté. Tracez la courbe sinusoïdale comme dans l'exemple.

python


import numpy as np

x = np.linspace(0, 2*np.pi, 200)
y = np.sin(x)

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.plot(x, y)

gray_sin.png

Maintenant, c'est assez gris.

Même si vous souhaitez appliquer votre propre style comme celui-ci, en gros, si vous apportez des modifications mineures à votre goût en vous référant à la feuille de style prédéfinie, cela ne demandera pas beaucoup d'efforts.

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