Python 使matplotlib图在默认情况下看起来像R？

有没有办法使

matplotlib

在打印默认值方面的行为与R相同，或几乎与R相似？例如，R对其轴的处理与

matplotlib

非常不同。下面的柱状图

具有带有向外刻度的“浮动轴”，因此没有内部刻度（与matplotlib不同，matplotlib），且轴不会“靠近”原点交叉。此外，直方图可能会“溢出”到没有标记记号的值，例如，x轴在3处结束，但直方图会稍微超出它。如何为

matplotlib

中的所有直方图自动实现这一点

相关问题：散点图和直线图在R中有不同的默认轴设置，例如：

再次没有内部滴答声，滴答声面向外部。此外，记号在原点（y轴和x轴在轴的左下角交叉处）之后稍开始，记号在轴结束之前稍结束。这样，最低x轴刻度和最低y轴刻度的标签就不能真正交叉，因为它们之间有一个空间，这给了绘图一个非常优雅干净的外观。请注意，轴标签和记号本身之间也有相当多的空间

此外，默认情况下，未标记的x轴或y轴上没有记号，这意味着左侧与右侧标记的y轴平行的y轴没有记号，x轴也没有记号，这同样可以消除绘图中的杂波

有没有办法让matplotlib看起来像这样？一般来说，默认情况下看起来和默认R图一样多？我非常喜欢matplotlib，但我认为R默认值/开箱即用打印行为确实正确，其默认设置很少导致标记标签重叠、混乱或数据挤压，因此我希望默认值尽可能类似于此。

我想检查一下“在R中提供一个引人注目的Python等价物ggplot”。示例

编辑：也可以签出，它尝试重现ggplot2的视觉样式和语法。

1年后编辑： 使用

seaborn

，以下示例变为：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn
seaborn.set(style='ticks')
# Data to be represented
X = np.random.randn(256)

# Actual plotting
fig = plt.figure(figsize=(8,6), dpi=72, facecolor="white")
axes = plt.subplot(111)
heights, positions, patches = axes.hist(X, color='white')
seaborn.despine(ax=axes, offset=10, trim=True)
fig.tight_layout()
plt.show()

很简单

原职： 这篇博文是我迄今为止看到的最好的一篇。

它不像大多数“入门”类型的示例那样关注标准的R绘图，而是尝试模仿ggplot2的风格，ggplot2似乎被普遍认为是时尚且设计精良的

要像在条形图中看到的那样获得轴脊椎，请尝试遵循此处的前几个示例之一：

最后，要获得指向外部的轴刻度线，可以编辑

matplotlibrc

文件，使其显示

xtick.direction:out

和

ytick.direction:out

将这些概念结合在一起，我们得到如下结果：

import numpy as np
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
# Data to be represented
X = np.random.randn(256)

# Actual plotting
fig = plt.figure(figsize=(8,6), dpi=72, facecolor="white")
axes = plt.subplot(111)
heights, positions, patches = axes.hist(X, color='white')

axes.spines['right'].set_color('none')
axes.spines['top'].set_color('none')
axes.xaxis.set_ticks_position('bottom')

# was: axes.spines['bottom'].set_position(('data',1.1*X.min()))
axes.spines['bottom'].set_position(('axes', -0.05))
axes.yaxis.set_ticks_position('left')
axes.spines['left'].set_position(('axes', -0.05))

axes.set_xlim([np.floor(positions.min()), np.ceil(positions.max())])
axes.set_ylim([0,70])
axes.xaxis.grid(False)
axes.yaxis.grid(False)
fig.tight_layout()
plt.show()

可以通过多种方式指定脊椎的位置。如果在IPython中运行上述代码，则可以执行

axes.spines['bottom']。设置位置？

以查看所有选项

所以是的。这并不简单，但你可以接近它。

# # # # # #

2013年10月14日编辑： 作为参考，ggplot现在已经为python实现（基于matplotlib构建）

有关更多信息和示例，请参见此部分或直接转到项目的第页

# # # # # #

据我所知，matplotlib中没有内置的解决方案可以直接为您的图形提供与R相似的外观

有些软件包（如）使用Matplotlib的rc参数添加了对样式表的支持，并可以帮助您获得ggplot外观（请参阅以获取示例）

但是，由于matplotlib中的所有内容都可以调整，因此您可以更轻松地直接开发自己的函数，以完全实现所需的功能。例如，下面是一个片段，可用于轻松自定义任何matplotlib绘图的轴

def customaxis(ax, c_left='k', c_bottom='k', c_right='none', c_top='none',
               lw=3, size=20, pad=8):

    for c_spine, spine in zip([c_left, c_bottom, c_right, c_top],
                              ['left', 'bottom', 'right', 'top']):
        if c_spine != 'none':
            ax.spines[spine].set_color(c_spine)
            ax.spines[spine].set_linewidth(lw)
        else:
            ax.spines[spine].set_color('none')
    if (c_bottom == 'none') & (c_top == 'none'): # no bottom and no top
        ax.xaxis.set_ticks_position('none')
    elif (c_bottom != 'none') & (c_top != 'none'): # bottom and top
        ax.tick_params(axis='x', direction='out', width=lw, length=7,
                      color=c_bottom, labelsize=size, pad=pad)
    elif (c_bottom != 'none') & (c_top == 'none'): # bottom but not top
        ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
        ax.tick_params(axis='x', direction='out', width=lw, length=7,
                       color=c_bottom, labelsize=size, pad=pad)
    elif (c_bottom == 'none') & (c_top != 'none'): # no bottom but top
        ax.xaxis.set_ticks_position('top')
        ax.tick_params(axis='x', direction='out', width=lw, length=7,
                       color=c_top, labelsize=size, pad=pad)
    if (c_left == 'none') & (c_right == 'none'): # no left and no right
        ax.yaxis.set_ticks_position('none')
    elif (c_left != 'none') & (c_right != 'none'): # left and right
        ax.tick_params(axis='y', direction='out', width=lw, length=7,
                       color=c_left, labelsize=size, pad=pad)
    elif (c_left != 'none') & (c_right == 'none'): # left but not right
        ax.yaxis.set_ticks_position('left')
        ax.tick_params(axis='y', direction='out', width=lw, length=7,
                       color=c_left, labelsize=size, pad=pad)
    elif (c_left == 'none') & (c_right != 'none'): # no left but right
        ax.yaxis.set_ticks_position('right')
        ax.tick_params(axis='y', direction='out', width=lw, length=7,
                       color=c_right, labelsize=size, pad=pad)

编辑：对于非接触脊椎，请参见下面的函数，该函数会导致脊椎位移10磅（取自matplotlib网站）

例如，下面的代码和两个图显示matplotib的默认输出（左侧）和调用函数时的输出（右侧）：

---

当然，要想弄清楚matplotlib中需要调整哪些参数才能使绘图与R绘图完全相同，还需要时间，但我不确定现在是否还有其他选项。

以下是一篇您可能感兴趣的博文：

熊猫GSoC2012的绘图

决定尝试实现ggplot2类型的打印接口…尚不确定要实现多少ggplot2功能

作者把熊猫分成两半，为熊猫建立了很多类似ggplot2风格的语法

plot = rplot.RPlot(tips_data, x='total_bill', y='tip')
plot.add(rplot.TrellisGrid(['sex', 'smoker']))
plot.add(rplot.GeomHistogram())
plot.render(plt.gcf())

熊猫叉在这里：

制作受R影响的图形的代码似乎包含在一个名为

rplot.py

的文件中，该文件可以在repo的分支中找到

class GeomScatter(Layer):
    """
    An efficient scatter plot, use this instead of GeomPoint for speed.
    """

class GeomHistogram(Layer):
    """
    An efficient histogram, use this instead of GeomBar for speed.
    """

链接到分支机构：

我认为这真的很酷，但我不知道这个项目是否正在维护。上次提交是在不久前。

解释了为什么不能简单地编辑Matplotlib默认值以生成R样式的直方图。对于散点图， 并显示一些可以更改的默认值，以提供更具R风格的外观。基于其他一些答案，假设您使用

facecolor='none'

在

轴上调用了
hist（）
实例，下面的函数可以很好地模拟R的直方图样式

def Rify(axes):
    '''
    Produce R-style Axes properties
    '''
    xticks = axes.get_xticks() 
    yticks = axes.get_yticks()

    #remove right and upper spines
    axes.spines['right'].set_color('none') 
    axes.spines['top'].set_color('none')

    #make the background transparent
    axes.set_axis_bgcolor('none')

    #allow space between bottom and left spines and Axes
    axes.spines['bottom'].set_position(('axes', -0.05))
    axes.spines['left'].set_position(('axes', -0.05))

    #allow plot to extend beyond spines
    axes.spines['bottom'].set_bounds(xticks[0], xticks[-2])
    axes.spines['left'].set_bounds(yticks[0], yticks[-2])

    #set tick parameters to be more R-like
    axes.tick_params(direction='out', top=False, right=False, length=10, pad=12, width=1, labelsize='medium')

    #set x and y ticks to include all but the last tick
    axes.set_xticks(xticks[:-1])
    axes.set_yticks(yticks[:-1])

    return axes

matplotlib>=1.4支持（并且内置ggplot样式）：

将matplotlib.pyplot导入为plt
plt.style.use（'ggplot'）

在这里做一些绘图，并享受它
Seaborn可视化库可以做到这一点
class GeomScatter(Layer):
    """
    An efficient scatter plot, use this instead of GeomPoint for speed.
    """

class GeomHistogram(Layer):
    """
    An efficient histogram, use this instead of GeomBar for speed.
    """

def Rify(axes):
    '''
    Produce R-style Axes properties
    '''
    xticks = axes.get_xticks() 
    yticks = axes.get_yticks()

    #remove right and upper spines
    axes.spines['right'].set_color('none') 
    axes.spines['top'].set_color('none')

    #make the background transparent
    axes.set_axis_bgcolor('none')

    #allow space between bottom and left spines and Axes
    axes.spines['bottom'].set_position(('axes', -0.05))
    axes.spines['left'].set_position(('axes', -0.05))

    #allow plot to extend beyond spines
    axes.spines['bottom'].set_bounds(xticks[0], xticks[-2])
    axes.spines['left'].set_bounds(yticks[0], yticks[-2])

    #set tick parameters to be more R-like
    axes.tick_params(direction='out', top=False, right=False, length=10, pad=12, width=1, labelsize='medium')

    #set x and y ticks to include all but the last tick
    axes.set_xticks(xticks[:-1])
    axes.set_yticks(yticks[:-1])

    return axes

In [1]: import matplotlib as mpl

In [2]: import matplotlib.pyplot as plt

In [3]: import numpy as np

In [4]: mpl.style.available
Out[4]: [u'dark_background', u'grayscale', u'ggplot']

In [5]: mpl.style.use('ggplot')

In [6]: plt.hist(np.random.randn(100000))
Out[6]: 
...

sns.despine(offset=10, trim=True)

sns.set_style("ticks")