matplotlib.stylecontext()函数的高级用法

matplotlib.stylecontext()函数是用来管理样式上下文的上下文管理器。在matplotlib中，样式可以定义为一组属性，例如颜色、线型、标记符号等，用于美化图形的外观。样式可以应用于整个图形，也可以应用于特定的数据系列。

使用matplotlib.stylecontext()函数，可以在某个特定的代码块中临时应用一个样式。在进入样式上下文之前，将继续使用当前的默认样式。上下文退出时，将恢复到原始样式。这对于需要在一些特定代码中使用不同样式的情况非常有用。

下面是matplotlib.stylecontext()函数的高级用法示例：

import matplotlib.pyplot as plt

# 定义一个自定义样式
custom_style = {
    'figure.figsize': (6, 4),
    'axes.labelsize': 14,
    'axes.titlesize': 16,
    'xtick.labelsize': 12,
    'ytick.labelsize': 12,
    'legend.fontsize': 12,
    'lines.linewidth': 2,
    'lines.markersize': 6,
}

# 定义一个使用自定义样式的函数
def plot_data():
    x = [1, 2, 3, 4, 5]
    y1 = [1, 4, 9, 16, 25]
    y2 = [1, 8, 27, 64, 125]
    
    plt.plot(x, y1, 'ro-', label='y = x^2')
    plt.plot(x, y2, 'bs-', label='y = x^3')
    plt.xlabel('x')
    plt.ylabel('y')
    plt.title('Plot Data')
    plt.legend()
    plt.show()

# 在一个特定的代码块中使用自定义样式
with plt.style.context(custom_style):
    plot_data()

# 在另一个特定的代码块中使用默认样式
plot_data()

在上面的代码中，首先定义了一个自定义样式，其中包含了一些常用的样式属性，例如图形大小、标签和标题字体大小、刻度字体大小、图例字体大小、线条宽度和标记大小等。

然后定义了一个使用自定义样式的函数plot_data()，该函数绘制了两个数据系列的折线图，并添加了一些标签和标题。

接下来，在一个特定的代码块中使用了matplotlib.stylecontext()函数，将自定义样式应用到了plot_data()函数内部的绘图代码。这样，绘制出来的图形将使用自定义样式进行美化。

最后，再次调用plot_data()函数，并在没有使用matplotlib.stylecontext()函数的情况下，默认样式将被应用。

通过使用matplotlib.stylecontext()函数，可以轻松地在不同的代码块中使用不同的样式进行图形美化，从而实现更加灵活和个性化的图形展示效果。