如何通过matplotlib.stylecontext()改变图表的默认样式

matplotlib.stylecontext() 函数可以用来改变 matplotlib 图表的默认样式。该函数可以在绘制图表之前，用不同的样式来美化图表。

使用 matplotlib.stylecontext() 函数时，需要选择一个样式表来应用于图表。样式表可以是 matplotlib 内置的预定义样式表，也可以是用户自定义的样式表。

下面是使用 matplotlib.stylecontext() 函数改变图表样式的例子：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个示例数据
x = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)
y = np.sin(x)

# 使用默认样式绘制图表
plt.plot(x, y)

# 使用风格表 "ggplot" 修改图表样式
with plt.style.context('ggplot'):
    plt.plot(x, y)

# 使用风格表 "fivethirtyeight" 修改图表样式
with plt.style.context('fivethirtyeight'):
    plt.plot(x, y)

# 使用风格表 "seaborn" 修改图表样式
with plt.style.context('seaborn'):
    plt.plot(x, y)

# 使用风格表 "bmh" 修改图表样式
with plt.style.context('bmh'):
    plt.plot(x, y)

# 显示图表
plt.show()

在上面的例子中，首先创建了一个示例数据，然后使用默认样式绘制了一个图表。接下来，使用 matplotlib.stylecontext() 函数和不同的样式表修改了图表的样式。最后，使用 plt.show() 显示了图表。

在这个例子中，使用了四个预定义的样式表："ggplot"、"fivethirtyeight"、"seaborn" 和 "bmh"。通过在 plt.style.context() 中指定不同的样式表名，可以轻松地修改图表的样式。

除了以上使用预定义样式表的方法，我们还可以自定义样式表。首先，我们需要创建一个样式文件，例如 mystyle.mplstyle。在该文件中，可以设置各种绘图属性，例如线条颜色、线型、字体和标记等。

下面是一个自定义样式表 mystyle.mplstyle 的示例内容：

lines.linewidth: 2
lines.linestyle: --
lines.color: blue

axes.grid: true
axes.labelsize: large
axes.titlesize: x-large
axes.facecolor: lightgray

xtick.labelsize: medium
ytick.labelsize: medium

然后，我们可以使用该自定义样式文件来修改图表的样式：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个示例数据
x = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)
y = np.sin(x)

# 使用自定义样式文件修改图表样式
with plt.style.context('mystyle.mplstyle'):
    plt.plot(x, y)

# 显示图表
plt.show()

这里，我们使用 plt.style.context() 函数将自定义样式文件 mystyle.mplstyle 应用于图表。之后，绘制的图表就会按照该样式表中定义的属性进行渲染。

总结起来，使用 matplotlib.stylecontext() 函数可以方便地改变 matplotlib 图表的默认样式。通过选择一个预定义样式表或定义一个自定义样式文件，我们可以轻松地修改图表的线条样式、轴标签样式、背景颜色等属性，从而获得满足需求的图表样式。