matplotlib中提供了许多整体的风格样式以供我们选择。

>>> plt.style.available

['bmh', 
'classic', 
'dark_background',
'fast', 'fivethirtyeight', 
'ggplot', 
'grayscale', 
'seaborn-bright',
'seaborn-colorblind', 
'seaborn-dark-palette', 
'seaborn-dark', 
'seaborn-darkgrid', 
'seaborn-deep', 
'seaborn-muted', 
'seaborn-notebook',
'seaborn-paper', 
'seaborn-pastel', 
'seaborn-poster', 
'seaborn-talk', 
'seaborn-ticks', 
'seaborn-white', 
'seaborn-whitegrid', 
'seaborn', 
'Solarize_Light2', 
'tableau-colorblind10', 
'_classic_test']

接下来就展示一下其中的一些风格，基于此设计了一个可以绘制直方图和正弦余弦曲线的函数，然后使用with的上下文管理器语法，测试不同的风格：

def hist_and_lines():
    np.random.seed(10)
    fig, ax = plt.subplots(1, 2, figsize=(11, 4))
    ax[0].hist(np.random.randn(1000))
    x = np.linspace(0,10,100)    
    ax[1].plot(np.sin(x))
    ax[1].plot(np.cos(x))
    ax[1].legend(['a', 'b', 'c'], loc='lower left')

with语句：

with plt.style.context('classic'):
    hist_and_lines()
    plt.show()

将其中的‘classic’字符串替换成你想要的风格名称，就能在with管理区内使用风格，而不影响后面的绘图。

• 默认风格classic

• fivethirtyeight

• ggplot

• 灰度grayscale

• seaborn

matplotlib中支持的风格样式共有二十多种，这里只是选出几种来作为展示，具体可以自行选择。