使 matplotlib 图形默认看起来像 R？

Is there a way to make matplotlib behave identically to R, or almost like R, in terms of plotting defaults? For example R treats its axes pretty differently from matplotlib. The following histogram

有带有向外刻度的“浮动轴”，这样就没有内部刻度（与matplotlib）并且轴不会在原点“附近”交叉。此外，直方图可以“溢出”到未用刻度线标记的值 - 例如x 轴以 3 结束，但直方图稍微超出了它。如何为所有直方图自动实现这一点matplotlib?

Related question: scatter plots and line plots have different default axes settings in R, for example:

不再有内部蜱虫，蜱虫朝外。此外，刻度线在原点（y 轴和 x 轴在轴左下角交叉的地方）稍晚一些开始，并且刻度线在轴结束点稍早一些结束。这样，最低 x 轴刻度和最低 y 轴刻度的标签就不会真正交叉，因为它们之间有一个空格，这使绘图具有非常优雅干净的外观。请注意，轴刻度标签和刻度本身之间也有相当大的空间。

另外，默认情况下，未标记的 x 或 y 轴上没有刻度，这意味着与右侧标记的 y 轴平行的左侧 y 轴没有刻度，x 轴也是如此，再次消除图中的混乱。

有没有办法让 matplotlib 看起来像这样？一般来说，默认情况下与默认 R 图一样多？我喜欢matplotlib很多，但我认为 R 默认值/开箱即用的绘图行为确实已经把事情做好了，它的默认设置很少导致重叠的刻度标签、混乱或压缩的数据，所以我希望默认值尽可能像尽可能的那样。

1年后编辑：

With seaborn，下面的例子就变成：

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()

非常简单。

原帖：

这篇博文是迄今为止我见过的最好的博文。http://messymind.net/making-matplotlib-look-like-ggplot/ http://messymind.net/making-matplotlib-look-like-ggplot/

它并不像您在大多数“入门”类型示例中看到的那样专注于标准 R 图。相反，它试图模仿 ggplot2 的风格，后者似乎几乎被普遍认为是时尚且设计精良的。

要获得像条形图中所示的轴脊柱，请尝试遵循此处的前几个示例之一：http://www.loria.fr/~rougier/coding/gallery/ http://www.loria.fr/%7Erougier/coding/gallery/

最后，要使轴刻度线指向外侧，您可以编辑matplotlibrc文件要说xtick.direction : out and ytick.direction : out.

将这些概念结合在一起，我们得到这样的结果：

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柱的位置。如果你在 IPython 中运行上面的代码，你可以这样做axes.spines['bottom'].set_position?查看您的所有选项。

嗯是的。这并不完全是微不足道的，但你可以接近。