Matplotlib定制：精解顏色、字體、線型與標記

導語

Matplotlib 是 Python 數據可視化領域的基石。雖然它的默認樣式足以滿足快速分析的需求，但要創作出具有專業水準、信息清晰、視覺美觀的圖表，就必須掌握其強大的定制功能。本文將深入探討 Matplotlib 中最常用的幾個定制選項：顏色、字體、線型和標記，幫助你將圖表從“能看”提升到“好看”。

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1. 🎨 玩轉顏色 (Color)

顏色是圖表中最直觀的視覺元素。Matplotlib 提供了多種靈活的方式來指定顏色。

• 預定義顏色名稱：如 'blue', 'green', 'red' 等。
• 縮寫：如 'b' (blue), 'g' (green), 'r' (red), 'k' (black)。
• 十六進制字符串：如 '#FF5733'，與網頁顏色表示法一致。
• RGB/RGBA 元組：范圍在 [0, 1] 之間的浮點數值，如 (0.1, 0.2, 0.5) 或 (0.1, 0.2, 0.5, 0.8)（包含透明度）。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as npx = np.linspace(0, 10, 100)plt.plot(x, x + 0, color='blue')        # 預定義名稱
plt.plot(x, x + 1, color='g')          # 縮寫
plt.plot(x, x + 2, color='#FFC300')   # 十六進制
plt.plot(x, x + 3, color=(1.0,0.2,0.3)) # RGB元組plt.title("Matplotlib 顏色定制")
plt.show()

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2. ?? 設置字體 (Font)

合適的字體能顯著提升圖表的可讀性和專業感。你可以針對標題、坐標軸標簽等單獨設置，也可以進行全局配置。

• fontsize：設置字體大小，可以是整數或預定義字符串（如 'large', 'small'）。
• fontfamily：設置字體族，如 'serif', 'sans-serif', 'monospace'。
• fontweight：設置字體粗細，如 'bold', 'light'。

x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)plt.plot(x, y)# 定制標題和坐標軸標簽的字體
plt.title("字體定制示例", fontsize=16, fontweight='bold', fontfamily='SimHei')
plt.xlabel("X軸", fontsize=12, fontfamily='SimHei')
plt.ylabel("Y軸", fontsize=12, fontfamily='SimHei')# 設置刻度標簽的字體
plt.tick_params(axis='both', labelsize=10)plt.show()

?? 注意：fontfamily 需要系統中存在對應字體（如 SimHei 用于顯示中文）。

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3. 📈 控制線型 (Linestyle)

通過改變線條的樣式，可以輕松地區分多條數據系列。

• linestyle 或 ls：設置線條樣式。
• linewidth 或 lw：設置線條寬度。

常用線型：

• '-' 或 'solid'：實線（默認）
• '--' 或 'dashed'：虛線
• ':' 或 'dotted'：點線
• '-.' 或 'dashdot'：點劃線

x = np.linspace(0, 10, 100)plt.plot(x, x + 0, linestyle='-', linewidth=2, label='Solid')
plt.plot(x, x + 1, linestyle='--', linewidth=2.5, label='Dashed')
plt.plot(x, x + 2, linestyle=':', linewidth=3, label='Dotted')
plt.plot(x, x + 3, linestyle='-.', linewidth=3.5, label='Dash-dot')plt.title("Matplotlib 線型與寬度")
plt.legend()
plt.show()

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4. 📍 添加標記 (Marker)

在數據點上添加標記是突出顯示實際測量值的好方法，尤其是在離散數據或折線圖中。

• marker：設置標記的樣式。
• markersize：設置標記的大小。
• markerfacecolor：設置標記的填充顏色。
• markeredgecolor：設置標記的邊緣顏色。

常用標記：

• 'o'：圓形
• '.'：點
• 's'：正方形
• '^'：上三角形
• '+'：加號
• '*'：星形

x = np.arange(10)
y = x**2plt.plot(x, y, linestyle='--', color='blue', marker='o', markersize=8, markerfacecolor='yellow', markeredgecolor='red')plt.title("Matplotlib 標記定制")
plt.show()

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總結

掌握 Matplotlib 的顏色、字體、線型和標記定制，是數據可視化從入門到精通的必經之路。這些看似簡單的參數組合起來，能夠創造出無限的可能。通過不斷實踐，你可以隨心所欲地設計出既美觀又具表現力的圖表，清晰地傳達數據背后的故事。希望本文能為你打開 Matplotlib 定制化世界的大門。