一幅图有许多需要配置的属性，例如颜色、字体、线型等等。 绘图时并不需要对这些属性进行配置，许多都直接采用了Matplotlib的缺省参数值。
配置 Matplotlib 参数
Matplotlib将缺省配置保存在一个文件中，通过更改这个文件可以修改这些属性的缺省值。 Matplotlib 使用配置文件 matplotlibrc 时的搜索顺序如下：
- 当前路径 : 程序的当前路径
- 用户配置路径 : 通常为
$HOME/.matplotlib/，可以通过环境变量MATPLOTLIBRC修改 - 系统配置路径 : 保存在 matplotlib 的安装目录下的
mpl-data下
通过下面的语句可以获取用户配置路径：
In [43]:
import matplotlib
matplotlib.get_configdir()
Out[43]:
'/home/bk/.config/matplotlib'
通过下面的语句可以获得目前使用的配置文件的路径：
In [44]:
import matplotlib
matplotlib.matplotlib_fname()
Out[44]:
'/etc/matplotlibrc'
由于在当前路径和用户配置路径中都没有找到位置文件，因此最后使用的是系统配置路径下的配置文 件。如果你将matplotlibrc复制一份到脚本的当前目录下：
In [45]:
import os
os.getcwd()
Out[45]:
'/home/bk/book-jubook/python/jubook_python/pt07_scicomputation/ch04_matplotlib'
复制配置文件之后再运行:
In [46]:
matplotlib.matplotlib_fname()
Out[46]:
'/etc/matplotlibrc'
如果你用文本编辑器打开此配置文件的话，你会发现它实际上是定义了一个字典。
为了对众多的配置进行区分，关键字可以用点分开。
配置文件的读入可以使用 rc_params() 函数，它返回一个配置字典：
In [47]:
rc_params = matplotlib.rc_params()
type(rc_params)
Out[47]:
matplotlib.RcParams
打印一些参数看一下：
In [48]:
for key in rc_params:
if 'axes.label' in key:
print(f'{key}: {rc_params[key]}')
axes.labelcolor: black axes.labelpad: 4.0 axes.labelsize: medium axes.labelweight: normal
在 matplotlib 模块载入的时候会调用 rc_params() ，并把得到的配置字典保存到 rcParams 变量中：
In [49]:
for key in matplotlib.rcParams:
if 'axes.label' in key:
print(f'{key}: {rc_params[key]}')
axes.labelcolor: black axes.labelpad: 4.0 axes.labelsize: medium axes.labelweight: normal
In [50]:
matplotlib.rcParams["lines.marker"] = "o"
import pylab
pylab.plot([1,2,3])
pylab.show()
为了方便配置，可以使用rc函数，下面的例子同时配置点标识符、线宽和颜色：
In [51]:
matplotlib.rc("lines", marker="x", linewidth=2, color="white")
基于上面的配置，进行绘图：
In [52]:
%matplotlib inline
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(0, 10, 1000)
y = np.sin(x)
z = np.cos(x**2)
plt.figure(figsize=(8,4))
plt.plot(x,y,label="$sin(x)$")
plt.plot(x,z,"b--",label="$cos(x^2)$")
plt.xlabel("Time(s)")
plt.ylabel("Volt")
plt.title("PyPlot First Example")
plt.ylim(-1.2,1.2)
plt.legend()
plt.show()
In [53]:
matplotlib.rcdefaults()
In [54]:
# import numpy as np
# import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(0, 10, 1000)
y = np.sin(x)
z = np.cos(x**2)
plt.figure(figsize=(8,4))
plt.plot(x,y,label="$sin(x)$")
plt.plot(x,z,"b--",label="$cos(x^2)$")
plt.xlabel("Time(s)")
plt.ylabel("Volt")
plt.title("PyPlot First Example")
plt.ylim(-1.2,1.2)
plt.legend()
plt.show()
如果手工修改了配置文件，希望重新从配置文件载入最新的配置的话，可以调用：
In [55]:
matplotlib.rcParams.update( matplotlib.rc_params() )