Python matplotlib图表主题与样式自定义详解
发布时间：2026-10-15| 4人浏览过
本文详解Python matplotlib中图表主题的切换方法，包括使用ggplot、seaborn等内置风格解决Jupyter Notebook中的颜色冲突问题。同时介绍线条样式自定义（如颜色、标记、线型组合）、图表保存、辅助网格线添加、分辨率与尺寸调整，以及横坐标倾斜和坐标轴转换等实用技巧，帮助开发者生成更清晰、美观的数据可视化结果。
在Jupyter Notebook环境中，由于默认主题可能与绘图颜色产生冲突，导致坐标轴等元素显示不清。此时，通过切换图表的显示风格可以有效改善视觉效果。
一、更换主题样式
plt.style.available
## 主题如下：
['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']
首先查看当前可用的所有主题风格。
# 折线图进阶
from matplotlib import pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif']=['Microsoft YaHei'] # 使用微软雅黑的字体
plt.title("中国票房2021TOP5")
plt.plot(bo,prices,label='票房与票价')
plt.show()
通过调用相关命令可以列出所有支持的样式名称，例如Solarize_Light2、bmh、classic、dark_background、fast、fivethirtyeight、ggplot、grayscale以及多种seaborn系列风格（如seaborn-darkgrid、seaborn-whitegrid等）和tableau-colorblind10等。
plt.style.use('ggplot')
plt.style.use('seaborn')
plt.style.use('classic')
应用不同主题后的最终显示效果对比。
# 折线图进阶
from matplotlib import pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif']=['Microsoft YaHei'] # 使用微软雅黑的字体
plt.title("中国票房2021TOP5")
plt.plot(bo,prices,label='票房与票价')
plt.plot(bo,persons,label='票房与人次')
plt.plot(bo,points,label='票房与评价')
plt.legend() # 显示标签
plt.xlabel('票房')
plt.ylabel('行情')
plt.show()
二、线条变换
使用'r^--'参数可绘制红色虚线，并在数据点处显示向上的三角形标记。
使用'g^--'参数可绘制绿色虚线，并在数据点处显示向上的三角形标记。
使用'b^--'参数可绘制蓝色虚线，并在数据点处显示向上的三角形标记。
使用'g*-'参数表示绘制绿色实线，并在数据点处显示星号标记。
符号'^'代表数据点标记为向上的三角形，可与其他颜色和线型组合使用。
# 折线图进阶
from matplotlib import pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif']=['Microsoft YaHei'] # 使用微软雅黑的字体
plt.title("中国票房2021TOP5")
plt.plot(bo,prices,'r^--',label='票房与票价')
plt.plot(bo,persons,label='票房与人次')
plt.plot(bo,points,label='票房与评价')
plt.legend() # 显示标签
plt.xlabel('票房') # 横坐标轴标题
plt.ylabel('行情') # 纵坐标轴标题
plt.show()
# 折线图进阶
from matplotlib import pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif']=['Microsoft YaHei'] # 使用微软雅黑的字体
plt.title("中国票房2021TOP5")
plt.plot(bo,prices,'r^--',label='票房与票价')
plt.plot(bo,persons,'g*-',label='票房与人次')
plt.plot(bo,points,'bo--',label='票房与评价')
plt.legend() # 显示标签
plt.xlabel('票房') # 横坐标轴标题
plt.ylabel('行情') # 纵坐标轴标题
plt.show()
# 折线图进阶
from matplotlib import pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif']=['Microsoft YaHei'] # 使用微软雅黑的字体
plt.title("中国票房2021TOP5")
plt.plot(bo,prices,'r^--',label='票房与票价')
plt.plot(bo,persons,'g*-',label='票房与人次')
plt.plot(bo,points,color='blue',marker='o',markersize=10,label='票房与评价')
plt.legend() # 显示标签
plt.xlabel('票房') # 横坐标轴标题
plt.ylabel('行情') # 纵坐标轴标题
plt.show()
三、将图表保存成本地图片
plt.savefig("cnbotop5.png")
四、添加辅助线
# 03 经典款式无辅助线
plt.style.use('classic')
# 折线图进阶
from matplotlib import pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif']=['Microsoft YaHei'] # 使用微软雅黑的字体
plt.title("中国票房2021TOP5")
plt.plot(bo,prices,'r^--',label='票房与票价')
plt.plot(bo,persons,'g*-',label='票房与人次')
plt.plot(bo,points,color='blue',marker='o',markersize=10,label='票房与评价')
plt.legend() # 显示标签
plt.xlabel('票房') # 横坐标轴标题
plt.ylabel('行情') # 纵坐标轴标题
plt.show()
plt.grid() # 添加网格线
五、调整画图的大小和清晰度
plt.figure(figsize=(16,10),dpi=100)
其中，dpi参数用于设置图像的清晰度（分辨率），而figsize参数用于指定图表的长度和宽度尺寸。
六、使用动漫风格
# 05 使用特殊风格
from matplotlib import pyplot as plt
plt.xkcd()
plt.figure(figsize=(16,10),dpi=100)
plt.rcParams['font.sans-serif']=['Microsoft YaHei'] # 使用微软雅黑的字体
plt.rcParams.update({'font.family': "Microsoft YaHei"})
plt.title("中国票房2021TOP5")
plt.plot(bo,prices,'r^--',label='票房与票价')
plt.plot(bo,persons,'g*-',label='票房与人次')
plt.plot(bo,points,color='blue',marker='o',markersize=10,label='票房与评价')
plt.legend() # 显示标签
plt.xlabel('票房') # 横坐标轴标题
plt.ylabel('行情') # 纵坐标轴标题
plt.grid()
plt.savefig("cnbotop5_300.png")
plt.show()
通过调整长宽比例，可以实现图像的扁平化视觉效果。
七、横坐标的倾斜度
plt.xticks(rotation=45) # 横坐标轴的每个标题倾斜45度
# 绘制水平柱状图
plt.style.use('classic')
# cnbodfgbsort["BO"].to_list().reverse()
# cnbodfgbsort.index.to_list().reverse()
plt.figure(figsize=(16,10),dpi=100)
plt.rcParams.update({'font.family': "Microsoft YaHei"})
plt.title("中国票房分类柱状图")
plt.barh(rcnboindex,rbolist)
plt.legend() # 显示标签
plt.xlabel('票房') # 横坐标轴标题
plt.ylabel('电影类型') # 纵坐标轴标题
plt.xticks(rotation=45) # 横坐标轴的每个标题倾斜45度
plt.show()
八、横纵坐标轴转换
rbolist=cnbodfgbsort["BO"].to_list()
rcnboindex=cnbodfgbsort.index.to_list()
rbolist
rbolist.reverse()
rbolist
rcnboindex.reverse()
以上为Python matplotlib实现图表主题变换及样式自定义的完整示例，更多相关技术细节可参考本站其他文章。
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