matplotlib常用绘图风格

可视化计算是数据分析的重要组成部分，特别是模块matplotlib。

最近新一代绘图模块plotly横空出世，在互动性上具有绝对的优势。但绘制一些简单的图像还是使用matplotlib比较方便。

2017年matplotlib2.0发布，提供了六种绘图风格供用户选择。

不同的集成环境可以将matplotlib的绘图风格增加到20多种。

这些方法可以直接运用到pandas的绘图语句中。

使用pandas数据分析模块内置的plot命令绘制图像，代码如下：

#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)
           

运行结果：

在tmp目录下会产生各种不同风格的图像。