如何让Matplotlib.pyplot停止强制我的标记样式

如何让Matplotlib.pyplot停止强制我的标记样式

参考： How can I make Matplotlib.pyplot stop forcing the style of my markers

在使用Matplotlib绘图时，我们经常会遇到一个问题：如何自定义标记样式，而不是使用Matplotlib默认的样式。这篇文章将详细介绍如何在使用Matplotlib.pyplot时，自定义标记样式，避免Matplotlib强制应用其默认的标记样式。

1. 基础知识

在深入了解如何自定义标记样式之前，我们需要了解一些基础知识。Matplotlib是一个强大的Python绘图库，它提供了丰富的绘图功能，包括线图、散点图、条形图等。在这些图表中，我们经常需要使用到标记（marker），以突出显示特定的数据点。

Matplotlib提供了多种标记样式，如圆形、正方形、星形等。然而，在某些情况下，我们可能需要更加个性化的标记样式，这时就需要我们手动设置，以避免Matplotlib强制使用默认样式。

2. 自定义标记样式

接下来，我们将通过一系列示例代码，展示如何自定义标记样式。

示例代码1：基本散点图

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 3, 5, 7, 11]

plt.scatter(x, y, marker='o', label='how2matplotlib.com')
plt.legend()
plt.show()

Output:

示例代码2：改变标记大小和颜色

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 3, 5, 7, 11]

plt.scatter(x, y, s=100, color='red', marker='^', label='how2matplotlib.com')
plt.legend()
plt.show()

Output:

示例代码3：使用自定义路径作为标记

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.path as mpath
import numpy as np

star = mpath.Path.unit_regular_star(5)
x = np.linspace(0, 10, 50)
y = np.sin(x)

plt.plot(x, y, marker=star, markersize=15, linestyle='None', label='how2matplotlib.com')
plt.legend()
plt.show()

Output:

示例代码4：使用LaTeX样式的文本作为标记

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, 10, 10)
y = np.sin(x)

plt.plot(x, y, marker=r'\clubsuit', markersize=15, linestyle='None', label='how2matplotlib.com')
plt.legend()
plt.show()

Output:

示例代码5：组合使用不同的标记样式

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 3, 5, 7, 11]

plt.plot(x, y, marker='o', linestyle='-', label='Circle Marker how2matplotlib.com')
plt.plot(x, [i**2 for i in y], marker='s', linestyle='--', label='Square Marker how2matplotlib.com')
plt.legend()
plt.show()

Output:

示例代码6：使用散点图自定义标记样式

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [10, 20, 25, 30, 45]

plt.scatter(x, y, s=100, facecolors='none', edgecolors='r', marker='o', label='how2matplotlib.com')
plt.legend()
plt.show()

Output:

示例代码7：使用plot函数自定义标记样式

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 3, 5, 7, 11]

plt.plot(x, y, marker='*', color='g', markersize=20, linestyle=':', label='how2matplotlib.com')
plt.legend()
plt.show()

Output:

示例代码8：自定义标记边缘颜色和填充颜色

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 3, 5, 7, 11]

plt.scatter(x, y, s=200, facecolors='blue', edgecolors='black', marker='o', label='how2matplotlib.com')
plt.legend()
plt.show()

Output:

示例代码9：使用不同形状和颜色的标记

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 3, 5, 7, 11]

plt.scatter(x, y, s=100, color='purple', marker='D', label='how2matplotlib.com')
plt.legend()
plt.show()

Output:

示例代码10：使用自定义图片作为标记

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.offsetbox import OffsetImage, AnnotationBbox
import numpy as np
from PIL import Image

x = np.linspace(0, 10, 10)
y = np.sin(x)

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y, label='how2matplotlib.com')

for x0, y0 in zip(x, y):
    ab = AnnotationBbox(OffsetImage(Image.open('custom_marker.png'), zoom=0.1), (x0, y0), frameon=False)
    ax.add_artist(ab)

plt.legend()
plt.show()

以上示例代码展示了如何在Matplotlib中自定义标记样式，包括改变标记的大小、颜色、形状，甚至使用自定义图片作为标记。通过这些方法，我们可以轻松地让图表更加个性化，更好地表达数据的特点和含义。

3. 结论

Matplotlib是一个功能强大的绘图库，它提供了丰富的功能来满足我们的绘图需求。通过自定义标记样式，我们可以避免Matplotlib强制应用其默认样式，从而使我们的图表更加个性化和有趣。