通过matplotlib.stylecontext()改变图例的样式

在Matplotlib中，可以使用.style.context()方法来临时改变图例的样式。在这个上下文中，可以使用不同的样式。

首先，我们需要导入matplotlib库和numpy库来生成一些数据。然后，我们可以创建一个简单的折线图，并为其添加图例。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成一些数据
x = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)

# 创建图形和轴
fig, ax = plt.subplots()

# 添加折线
line1, = ax.plot(x, y1, label='Sin')
line2, = ax.plot(x, y2, label='Cos')

# 添加图例
legend = ax.legend(loc='upper right')

# 显示图形
plt.show()

以上代码生成了一个简单的折线图，并添加了一个图例，在图例的右上角显示了"Sin"和"Cos"。

接下来，我们将使用.style.context()方法来改变图例的样式。我们可以通过设置.style.use()来改变整个图形的样式，也可以使用.style.context()方法来临时改变图例的样式。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成一些数据
x = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)

# 创建图形和轴
fig, ax = plt.subplots()

# 添加折线
line1, = ax.plot(x, y1, label='Sin')
line2, = ax.plot(x, y2, label='Cos')

# 添加图例
ax.legend(loc='upper right')

with plt.style.context(('dark_background')):
    # 在背景样式下显示图形
    plt.show()

with plt.style.context(('ggplot')):
    # 在ggplot样式下显示图形
    plt.show()

在上面的代码中，我们首先生成了一些数据，并创建了折线图。然后，我们使用.style.context()方法来改变图例的样式。在 个.context()块中，我们使用了"dark_background"样式来显示图例。在第二个.context()块中，我们又改变了样式，使用了"ggplot"样式。通过改变样式，我们可以看到不同样式下图例的外观不同。

总结起来，使用.style.context()方法可以临时改变图例的样式。通过在这个上下文中使用不同的样式，可以改变图例的外观。这种方法可以让我们在不改变整个图形样式的情况下，改变特定元素的样式。使用.style.context()方法可以让我们更好地控制和定制我们的图例。