matplotlib常用繪圖風格

可視化計算是資料分析的重要組成部分，特别是子產品matplotlib。

最近新一代繪圖子產品plotly橫空出世，在互動性上具有絕對的優勢。但繪制一些簡單的圖像還是使用matplotlib比較友善。

2017年matplotlib2.0釋出，提供了六種繪圖風格供使用者選擇。

不同的內建環境可以将matplotlib的繪圖風格增加到20多種。

這些方法可以直接運用到pandas的繪圖語句中。

使用pandas資料分析子產品内置的plot指令繪制圖像，代碼如下：

#coding=utf-8
'''
Created on 2020.09.29
'''
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

def dr_xtyp(_dat):
    #xtyp=['bmh','dark_background','fivethirtyeight','ggplot','grayscale','default']
    for xss in plt.style.available:
        plt.style.use(xss);print(xss)
        _dat['Open'].plot()
        _dat['Close'].plot()
        _dat['High'].plot()
        _dat['Low'].plot()
        fss="tmp\\stk001_"+xss+"_pd.png";plt.savefig(fss)
        plt.show()
    
# =======================
df = pd.read_csv('dat\\appl2014.csv',index_col=0,parse_dates=[0],encoding='gbk') 

d30=df[:30]
dr_xtyp(d30)
           

運作結果：

在tmp目錄下會産生各種不同風格的圖像。