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Matplotlib 資料視覺化入門

Ariel Rokem

Data Scientist

變更圖形樣式

import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(seattle_weather["MONTH"], seattle_weather["MLY-TAVG-NORMAL"])
ax.plot(austin_weather["MONTH"], austin_weather["MLY-TAVG-NORMAL"])
ax.set_xlabel("Time (months)")
ax.set_ylabel("Average temperature (Fahrenheit degrees)")
plt.show()

選擇樣式

plt.style.use("ggplot")

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(seattle_weather["MONTH"], seattle_weather["MLY-TAVG-NORMAL"])
ax.plot(austin_weather["MONTH"], austin_weather["MLY-TAVG-NORMAL"])
ax.set_xlabel("Time (months)")
ax.set_ylabel("Average temperature (Fahrenheit degrees)")
plt.show()

回到預設樣式

plt.style.use("default")

可用樣式

https://matplotlib.org/stable/gallery/style_sheets/ style_sheets_reference.html

「bmh」樣式

plt.style.use("bmh")

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(seattle_weather["MONTH"], seattle_weather["MLY-TAVG-NORMAL"])
ax.plot(austin_weather["MONTH"], austin_weather["MLY-TAVG-NORMAL"])
ax.set_xlabel("Time (months)")
ax.set_ylabel("Average temperature (Fahrenheit degrees)")
plt.show()

Seaborn 樣式

plt.style.use("seaborn-colorblind")

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(seattle_weather["MONTH"], seattle_weather["MLY-TAVG-NORMAL"])
ax.plot(austin_weather["MONTH"], austin_weather["MLY-TAVG-NORMAL"])
ax.set_xlabel("Time (months)")
ax.set_ylabel("Average temperature (Fahrenheit degrees)")
plt.show()

選擇繪圖樣式的指引

深色背景通常較不易看清
若顏色很重要，選擇適合色盲的選項
- 「seaborn-colorblind」或「tableau-colorblind10」
若可能需要列印，盡量少用墨水
若將以黑白列印，使用「grayscale」樣式

練習為你選對樣式！

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