pyplot 主题

您可以看到适用于 matplotlib、seaborn 和 pandas 绘图的主题。

这个包的灵感来自ggthemes于 R 中的包，以及受seabornpython中的包影响的代码（特别是rcmod.py）。

安装

从 PyPI 安装

pip install pyplot-themes

或者直接从 GitHub

pip install git+https://github.com/raybuhr/pyplot-themes.git

用法

环境

import sys
sys.version

'3.7.1 (default, Dec 14 2018, 19:28:38) \n[GCC 7.3.0]'

import matplotlib.pyplot as plt
from seaborn import palplot # only used to show off palettes 

from string import ascii_uppercase
import numpy as np


def example_scatter_plot(num_cats=6):
    for i in range(num_cats):
        cat = ascii_uppercase[i]
        x = np.random.random(100)
        y = np.random.random(100) + i
        plt.scatter(x, y, marker='o', label=cat)
    plt.legend(loc='best')


def example_bar_plot(num_cats=6):
    bar_width = 1 / num_cats + 1
    for i in range(num_cats):
        cat = ascii_uppercase[i]
        x = np.arange(11) + 5 * i
        y = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 4, 3, 2, 1, 0]) + np.random.random(1)
        plt.bar(x, y, label=cat, width=bar_width)
    plt.legend(loc='best')


def example_plots(num_cats=6):
    example_scatter_plot(num_cats)
    plt.show()
    example_bar_plot(num_cats)
    plt.show()

默认 Maplotlib 主题

example_plots()

如您所见，默认主题在颜色上有很好的对比，但在图表的大小（即图形大小又名 figsize）和字体方面还有一些不足之处。

用法

import pyplot_themes as themes
themes.__version__

'0.2.0'

themes.theme_minimal()

这使用色盲安全颜色更新了 matplotlib 的全局主题设置，具有极简风格。

palplot(themes.palettes.Colorblind.colors)

example_plots()

如您所见，我们的绘图现在要大得多，具有可访问的颜色，并且有一些浅色网格线可以更容易地识别值。

所有主题都有一些参数可用：

• 网格：打开/关闭网格线
• ticks：打开/关闭刻度线
• figsize：设置绘图的默认大小（如果需要，您仍然可以以临时方式更改每个绘图）
• fontsize：设置要使用的默认字体大小

有些主题允许你传入任何你想要的颜色，有些主题你必须从可用选项中选择一个配色方案，有些主题只允许你颠倒默认调色板的顺序，有些不允许你弄乱颜色全部。尝试并找出你喜欢什么。

themes.theme_minimal(grid=False, ticks=False, fontsize=18)
example_scatter_plot()
plt.title("Look Mom, no lines!")

Text(0.5, 1.0, 'Look Mom, no lines!')

主题

主题。theme_dark () 
example_plots()

主题。theme_tableau () 
example_plots()

palplot(themes.palettes.Solarized.dark)

主题。theme_solarized ( scheme = "dark" ) 
example_plots()

palplot(themes.palettes.Solarized.light)

主题。theme_solarized ( scheme = "light" ) 
example_plots()

palplot(themes.palettes.PaulTolColorSchemes.colors)

themes.theme_paul_tol()
example_plots(12)

themes.theme_paul_tol(reverse_colors=True, grid=False)
example_plots(num_cats=12)

palplot(themes.palettes.Few.light)
palplot(themes.palettes.Few.medium)
palplot(themes.palettes.Few.dark)

主题。theme_few ( scheme = "light" ) 
example_plots()

themes.theme_few(scheme="medium", figsize=[5, 5])
example_scatter_plot()

themes.theme_few(scheme="dark")
example_bar_plot()

themes.theme_ucberkeley(figsize=[10, 5])
example_plots(num_cats=4)

themes.theme_ucberkeley(scheme="all", figsize=[12, 6])
example_plots(num_cats=16)

matplotlib 附带的主题

这些下一个主题实际上是 matplotlib 附带的，您可以在没有pyplot-themes包的情况下使用它们。这里的函数基本上是用于调用 matplotlib 定义的样式的瘦包装器，但默认使用更大的 figsize。

主题。theme_fivethirtyight () 
example_plots()

主题。theme_ggplot2 ( figsize = [ 10 ,  5 ]) 
example_plots()

bmh代表黑客的贝叶斯方法

themes.theme_bmh()
example_scatter_plot()

所以我们也有一个拼写版本的别名，以便更容易发现

themes.theme_bayesian_methods_for_hackers()
example_bar_plot()

虽然这个包提供了浅色和深色的日光主题，但matplotlib也有一个浅色版本。如果您想保持绘图颜色的更多对比度，这是一个不错的选择。

主题。theme_solarized_light2 () 
example_plots()

修改主题

除了便于查找和调用 matplotlib 主题外，pyplot-themes还可以更轻松地对其进行轻微修改。例如，假设您想使用ggplot2主题，但您想使用 Paul Tol 颜色方案调色板。

themes.theme_ggplot2(palette=themes.palettes.PaulTolColorSchemes.colors, figsize=[12, 6])
example_bar_plot(num_cats=12)

或者也许是fivethirtyeight颜色

themes.theme_ggplot2(palette=themes.palettes.FiveThirtyEight.colors)
example_bar_plot()

重置为 matplotlib 默认值

当然，有时当您尝试不同的主题时，您可能会发现您修改了一个您不太喜欢的设置，但不确定发生了什么变化。为了帮助调试，我们创建了一个函数来将主题重置为 matplotlib 的开头。当然，您可能只是喜欢 matplotlib 默认值，这没关系。

注意：matplotlib 的默认设置可能会略有不同，具体取决于您是在 python 文件（例如脚本）中使用还是在 jupyter 笔记本中使用%matplotlib inline. 重置功能假定您默认使用笔记本，但如果您不是，则提供一个参数来关闭它：

themes.theme_reset(notebook=False)

themes.theme_reset()  # could also use the alias `themes.theme_matplotlib_default()`
example_bar_plot()

调色板

除了上述主题外，还提供了一堆调色板。这里有一些要炫耀的。

palplot(themes.palettes.Autumn1.colors)

palplot(themes.palettes.Autumn2.colors)

palplot(themes.palettes.Canyon.colors)

palplot(themes.palettes.Chili.colors)

palplot(themes.palettes.Tomato.colors)

palplot(themes.palettes.Few.medium)

palplot(themes.palettes.FiveThirtyEight.colors)

palplot(themes.palettes.Solarized.light)
palplot(themes.palettes.Solarized.dark)

palplot(themes.palettes.UCBerkeley.primary_colors)
palplot(themes.palettes.UCBerkeley.secondary_colors)

顺序调色板

palplot(themes.palettes.Sequential.blues)
palplot(themes.palettes.Sequential.cyans)
palplot(themes.palettes.Sequential.purples)

palplot(themes.palettes.Sequential.greens)
palplot(themes.palettes.Sequential.oranges)
palplot(themes.palettes.Sequential.reds)

发散的调色板

palplot(themes.palettes.Diverging.blueorange)
palplot(themes.palettes.Diverging.orangeblue)

palplot(themes.palettes.Diverging.bluepurple)
palplot(themes.palettes.Diverging.purpleblue)

palplot(themes.palettes.Diverging.bluered)
palplot(themes.palettes.Diverging.redblue)

palplot(themes.palettes.Diverging.greenpurple)
palplot(themes.palettes.Diverging.purplegreen)

palplot(themes.palettes.Diverging.greenred)
palplot(themes.palettes.Diverging.redgreen)

与熊猫一起使用

import pandas as pd

# some made up date
sales = np.random.randint(low=10, high=20, size=30) * [i**2 for i in range(1, 31)]
revenue = np.random.random(30) * sales
months = pd.date_range(start="2010-01-01", periods=30, freq="M")

df = pd.DataFrame({"sales": sales, "revenue": revenue.round(2)}, index=months)

df.head()

.dataframe tbody tr th {
    vertical-align: top;
}

.dataframe thead th {
    text-align: right;
}

themes.theme_minimal()
df 。情节（）

<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x7fdc5285f2b0>

themes.theme_dark(palette=themes.palettes.Autumn1.colors)
df.plot()

<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x7fdc5297e668>

贡献

有多种方法可以帮助您完成这个项目：

• 提交错误报告
• 提交功能请求
• fork 这个 git repo，修改一些代码，然后提交一个 Pull Request
  • 添加文档或示例算作更改代码