今天是數據處理專題的第11篇文章，我們繼續來介紹matplotlib這個包的使用方法。

在上一篇文章當中我們介紹了matplotlib當中subplot的概念以及用法，今天我們將會來介紹matplotlib繪圖中的一些具體的設置，可以讓我們畫出來的影像更加豐富，表現力也更強。

顏色

我們之前繪製的影像都是藍色的，這也是matplotlib的默認顏色。我們可以使用color這個參數來設置影像的顏色，比如我們想要畫原諒色的圖，我們就傳入color=’green’，這樣我們得到的影像就是綠色了。

由於綠色是很常見的顏色（大霧），所以我們沒必要輸入完整的green單詞，使用g作為縮寫就可以了。除了綠色之外，其他常用的顏色也一樣，比如紅色可以就寫成r，藍色寫成b，黃色寫成y等等。

相對來說這些常用顏色還是比較好記的，如果記不住也沒有關係，我們可以在jupyter當中通過plt.plot?這個命令來查閱相關的文檔。把文檔拉到最後，我們可以看到關於顏色設置的定義：

這裡有兩個顏色看起來不太常用，一個是cyan是青色，另外一個是magenta是品紅。說明老外對顏色的喜好和審美和我們國人還是有些差距的。

除了使用單詞之外，我們還可以使用16進位來表示顏色。比如#CECECE，表示一種淡淡的灰色。到底有多灰呢？我們畫出來就知道了。

16進位表示顏色是一種常見的方法，我們知道光的三原色是紅綠藍，也就是RGB。在電腦領域常用0-255這256個數字來表示某一個原色的強弱。通過三原色的不同組合，我們可以組合出所有的顏色。一共三種原色，那麼自然也就需要三個數字來表示，由於255以內的數字寫成16進位只有兩位，所以我們可以用6位16進位的數字來代表顏色。這也是電腦領域非常常見的顏色表示方法，像是前端CSS調色也是一樣的道理。

標記

下面要介紹的是標記，標記的目的是用來凸顯數據。plot默認畫出來的是一條光滑的曲線，雖然它其實也是將若干個數據點連起來畫成的。光滑的曲線有一個問題就是我們看不出來我們的樣本究竟是什麼，我們只看得到影像，不知道原始數據。

舉個例子，我們用隨機數據畫一個折線圖：

我們固然知道這個圖是由數據點連起來得到的，但是我們能準確得找到所有的數據點嗎？明顯還是比較困難的，因為我們不能判斷每一段看起來比值的線段之間存不存在數據點。

針對這個問題，我們可以使用標記，也就是在圖上把每個點都標出來。最常見的標記就是圓點，我們讓每一個樣本變成一個圓點，這樣就很直觀了。我們可以通過marker這個參數實現這一點，比如如果要畫圓點的話，我們傳入marker=’o’即可。

除了圓點之外，還有很多其他的方式，我們同樣可以查看plot的文檔獲得細節。

線條

最後一個可以訂製化的內容是線條，我們可以修改plot畫出來的線條種類。默認的當然是實線，既然有實線，那麼肯定也就有虛線。虛線有兩種一種是點虛線一種是全虛線。英文叫做dashed line 和dash-dot line。

線條通過參數linestyle來設置，我們先來看看全虛線，兩個短線表示全虛線。如果是一根短線表示實線，也就是默認的style。

除了虛線圖之外還有點線圖和點狀圖，這兩者顧名思義，大家應該不難猜出來。

三合一

我們回顧一下我們剛才介紹的，一共有三種特性，分別是標記、線條以及顏色。我們需要傳入三個參數來控制它們，怎麼說呢，從邏輯上來說這毫無問題。但操作起來還是有點麻煩，所以matplotlib的作者提供了一個三合一的方法，我們可以直接傳入一個參數把顏色、線條以及標記一起定義了。

怎麼使用呢，我們可以在末尾傳入一個字元串，用這一個字元串涵蓋剛才介紹的三種參數。我們來看一個例子：

我們很容易看出來這張圖是一張綠色的，點狀標記的虛線圖。我們傳入的字元串是’og–‘，很明顯，o代表的是標記，g代表的是顏色green，–代表的是虛線。我們把這三個參數融合在了一個字元串當中。我們交換它們的順序，寫成go–也是一樣OK的。如果你不需要設置標記以及線條，也可以去掉一個，同樣可以運行。

但是這裡要注意，這裡的顏色只能使用縮寫，不支援其他的寫法。說白了這種方法只是用來書寫方便的，如果要追求實用性還是應該使用參數來設置。

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