用matplotlib.stylecontext()定制图表颜色

matplotlib.style.context()函数是在一个with语句的范围内临时设置一个或多个rc参数。在这个范围内，可以通过rc方法修改参数的值来定制图表的样式。在这个函数的帮助下，我们可以很方便地定制图表的颜色、线条风格等属性。

下面我们将以一个简单的例子来演示如何使用matplotlib.style.context()函数定制图表颜色带。

首先，我们需要导入matplotlib库，并且使用plt.style.available属性查看可用的样式风格。

import matplotlib.pyplot as plt

print(plt.style.available)

输出结果如下：

['seaborn-dark', 'seaborn-darkgrid', 'seaborn-ticks', 'fivethirtyeight', 'seaborn-whitegrid', 'classic', 'ggplot', 'seaborn-notebook', 'seaborn', 'bmh', 'seaborn-poster', 'grayscale', 'seaborn-talk', 'dark_background', 'seaborn-colorblind', 'seaborn-bright', 'seaborn-muted', 'seaborn-paper', 'seaborn-white', 'seaborn-deep']

接下来，我们选择其中一种样式风格，并在with语句中使用matplotlib.style.context()函数进行定制：

with plt.style.context('seaborn-darkgrid'):
    # 绘制图表的代码
    plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16])
    plt.xlabel('x')
    plt.ylabel('y')
    plt.title('Example')
    
    plt.show()

上面的例子中，我们选择了'seaborn-darkgrid'这种样式风格，并在with语句中绘制了一个简单的曲线图。运行代码后，图表将以'seaborn-darkgrid'的样式展示出来。

除了选择已经存在的样式风格，我们还可以通过rc方法在with语句中临时修改参数的值来定制图表的样式。例如，我们可以通过rc方法设置参数'axes.prop_cycle'的值来定制图表的颜色循环：

import matplotlib.pyplot as plt

with plt.style.context(('seaborn-colorblind', {'axes.prop_cycle': plt.cycler('color', ['r', 'g', 'b', 'y'])})):
    plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16])
    plt.xlabel('x')
    plt.ylabel('y')
    plt.title('Example')

    plt.show()

上面的例子中，我们将参数'axes.prop_cycle'的值设置为一个自定义的颜色循环，其中包含了红色、绿色、蓝色和黄色这四种颜色。运行代码后，图表将以'seaborn-colorblind'样式展示出来，并使用我们自定义的颜色循环。

通过上述例子，我们可以看到matplotlib.style.context()函数的使用方法。我们可以选择已经存在的样式风格，也可以通过rc方法临时修改参数的值来定制图表的样式。这个函数非常方便，可以帮助我们快速且灵活地定制图表的颜色带。