在 Python 的數(shù)據(jù)可視化領(lǐng)域，有一個(gè)極為強(qiáng)大且實(shí)用的工具 ——plt.setp。它宛如一位神奇的畫師手中的精細(xì)畫筆，能讓原本平淡無奇的圖表瞬間煥發(fā)出專業(yè)且迷人的光彩。當(dāng)我們著手繪制一幅簡(jiǎn)單的折線圖來呈現(xiàn)某產(chǎn)品在一段時(shí)間內(nèi)的銷量變化趨勢(shì)時(shí)，起初，僅用常規(guī)的 plt.plot 函數(shù)繪制出的圖表，線條纖細(xì)、顏色單一，坐標(biāo)軸刻度標(biāo)簽小且密集，讓人看著眼花繚亂，重點(diǎn)信息難以突出。然而，一旦引入 plt.setp 函數(shù)，局面將徹底改觀。它能夠輕松地將線條加粗，使其在視覺上更加醒目，仿佛為銷量的增長(zhǎng)軌跡鋪上了一條堅(jiān)實(shí)的道路；還能把線條顏色調(diào)整為更具辨識(shí)度的色彩，如代表活力與增長(zhǎng)的綠色，讓數(shù)據(jù)的起伏一目了然。對(duì)于坐標(biāo)軸刻度標(biāo)簽，plt.setp 可以將其旋轉(zhuǎn)至合適的角度，避免相互遮擋，同時(shí)增大字號(hào)，讓觀眾無需費(fèi)力就能看清每個(gè)刻度所代表的含義。如此一來，圖表從最初的簡(jiǎn)陋模樣搖身一變，成為了能夠精準(zhǔn)傳遞信息、吸引目光的數(shù)據(jù)展示窗口，讓數(shù)據(jù)背后的故事娓娓道來。

二、深入剖析 plt.setp 的語法與參數(shù)

（一）語法結(jié)構(gòu)大揭秘

plt.setp 的語法為 setp(obj, *args, **kwargs)，初看之下，或許有些讓人摸不著頭腦，但實(shí)則邏輯清晰、功能強(qiáng)大。其中，obj 代表著需要設(shè)置屬性的繪圖對(duì)象，它就像是一位等待精心裝扮的模特，涵蓋了線條（Line2D）、坐標(biāo)軸（Axis）、刻度標(biāo)簽（Text）等各類在繪圖過程中出現(xiàn)的元素，是 plt.setp 施展魔法的目標(biāo)載體；*args 作為可變位置參數(shù)，通常用于直接指定某些屬性的取值，猶如為模特挑選的一件件精美服飾，能夠快速賦予繪圖對(duì)象直觀的視覺變化；**kwargs 則是以關(guān)鍵字參數(shù)的形式出現(xiàn)，類似一份詳細(xì)的裝扮清單，精準(zhǔn)地將屬性名與對(duì)應(yīng)的值配對(duì)，為繪圖對(duì)象定制個(gè)性化的外觀細(xì)節(jié)。不妨以繪制一條簡(jiǎn)單的折線圖為例，深入理解這一語法的精妙之處。當(dāng)我們執(zhí)行 line, = plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16]) 成功繪制出一條折線后，若期望將線條顏色更改為醒目的紅色，同時(shí)加粗線條以突出顯示，便可借助 plt.setp 函數(shù)來實(shí)現(xiàn)。此時(shí)，obj 即為剛剛繪制的折線對(duì)象 line，*args 可以是新的線條顏色 'r'，**kwargs 中則包含 linewidth（線寬）參數(shù)并賦值為 2，完整代碼呈現(xiàn)為 plt.setp(line, 'r', linewidth=2)。如此一來，原本普通的折線瞬間變得醒目而突出，如同為數(shù)據(jù)穿上了華麗的外衣，讓其在圖表的舞臺(tái)上更加耀眼。

（二）參數(shù)詳解與實(shí)例搭配

obj：精準(zhǔn)定位繪圖對(duì)象：在實(shí)際繪圖場(chǎng)景中，obj 的準(zhǔn)確指定至關(guān)重要。對(duì)于折線圖，我們通過 line, = plt.plot(...) 獲取到線條對(duì)象，并將其作為 obj 傳入 plt.setp 函數(shù)，從而能夠針對(duì)這條特定折線進(jìn)行個(gè)性化設(shè)置，無論是改變線條風(fēng)格、顏色，還是調(diào)整其透明度，都能精準(zhǔn)命中目標(biāo)。而在繪制柱狀圖時(shí)，若要對(duì)柱子的填充顏色、邊框樣式進(jìn)行修改，就需要先通過 bars = plt.bar(...) 獲取柱狀圖對(duì)象，再以 bars 作為 obj，讓 plt.setp 發(fā)揮作用。args：簡(jiǎn)潔設(shè)定屬性值：*args 的存在為快速調(diào)整繪圖對(duì)象的某些關(guān)鍵屬性提供了便捷途徑。就像前面提到的設(shè)置線條顏色，只需在 plt.setp 函數(shù)的參數(shù)位置直接傳入期望的顏色值，如 'g'（綠色）、'b'（藍(lán)色）等，即可瞬間改變線條外觀，讓數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出不同的風(fēng)格特點(diǎn)，使其更貼合數(shù)據(jù)所要表達(dá)的情感基調(diào)。kwargs：精細(xì)定制屬性細(xì)節(jié)：**kwargs 則展現(xiàn)出了 plt.setp 的強(qiáng)大定制能力。當(dāng)我們想要調(diào)整坐標(biāo)軸刻度標(biāo)簽的字體大小時(shí)，可通過 plt.setp(ax.xaxis.get_majorticklabels(), fontsize=12) 來實(shí)現(xiàn)，其中 ax.xaxis.get_majorticklabels() 獲取到了 x 軸的主要刻度標(biāo)簽對(duì)象作為 obj，fontsize=12 則利用 kwargs 精準(zhǔn)地將字體大小設(shè)定為 12，讓刻度標(biāo)簽清晰易讀；若還需將刻度標(biāo)簽旋轉(zhuǎn)一定角度，只需再添加 rotation=45，即 plt.setp(ax.xaxis.get_majorticklabels(), fontsize=12, rotation=45)，便能讓刻度標(biāo)簽以 45 度角傾斜顯示，避免了相互遮擋，優(yōu)化了圖的視覺布局。運(yùn)行這段代碼，將會(huì)呈現(xiàn)出一條紅色、寬度為 2、線型為虛線的正弦曲線，并且 x 軸刻度標(biāo)簽以 45 度角旋轉(zhuǎn)，字號(hào)為 12，y 軸刻度標(biāo)簽字號(hào)同樣為 12，整個(gè)圖表美觀且信息清晰，充分彰顯了 plt.setp 函數(shù)在圖表美化與細(xì)節(jié)優(yōu)化方面的卓越功效。

三、plt.setp 在不同圖表類型中的實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用

（一）折線圖的華麗變身

在實(shí)際的數(shù)據(jù)可視化場(chǎng)景中，折線圖常常被用于展示數(shù)據(jù)隨時(shí)間或其他連續(xù)變量的變化趨勢(shì)。以某電商平臺(tái)一年中各季度的銷售額為例，起初，使用常規(guī)方式繪制的折線圖（僅 plt.plot），線條細(xì)如蛛絲，顏色灰暗，數(shù)據(jù)點(diǎn)隱匿其中，難以分辨，讓人對(duì)銷售額的起伏變化感知模糊。此時(shí)，plt.setp 閃亮登場(chǎng)，為折線圖帶來驚艷蛻變。通過 plt.setp，我們能為折線圖添上醒目的數(shù)據(jù)標(biāo)記，如圓形（marker='o'）、方形（marker='s'）等，讓每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)都清晰可見，仿佛為數(shù)據(jù)的旅程點(diǎn)亮了一盞盞明燈；還能設(shè)置線條的樣式，將其變?yōu)樘摼€（linestyle='--'）、點(diǎn)劃線（linestyle='-.'），用以區(qū)分不同的業(yè)務(wù)線條或數(shù)據(jù)來源，讓圖表的故事更加豐富多元。對(duì)于坐標(biāo)軸范圍，若原始圖表 x 軸范圍冗余，y 軸刻度未能精準(zhǔn)適配數(shù)據(jù)值域，利用 plt.setp 結(jié)合 axis 函數(shù)，如 plt.axis([0, 4, 0, 100])，便可恰到好處地裁剪 x 軸區(qū)間，合理設(shè)定 y 軸上下限，讓數(shù)據(jù)的變化在最適配的空間內(nèi)完美呈現(xiàn)。運(yùn)行代碼，對(duì)比優(yōu)化前后的圖表，差異一目了然。優(yōu)化前，圖表平淡無奇，數(shù)據(jù)表意晦澀；優(yōu)化后，折線圖憑借鮮明的標(biāo)記、美觀的線條與精準(zhǔn)的坐標(biāo)軸設(shè)置，將銷售額的波動(dòng)趨勢(shì)生動(dòng)展現(xiàn)，關(guān)鍵信息直擊眼球，讓觀眾瞬間洞悉數(shù)據(jù)背后的商業(yè)動(dòng)態(tài)。

（二）柱狀圖的細(xì)節(jié)雕琢

柱狀圖在呈現(xiàn)不同類別數(shù)據(jù)的對(duì)比時(shí)，有著得天獨(dú)厚的優(yōu)勢(shì)。假設(shè)我們要對(duì)比不同城市的旅游景點(diǎn)數(shù)量，原始的柱狀圖可能柱子顏色單一，皆為默認(rèn)的藍(lán)色，且寬度較窄，視覺上不夠飽滿；x 軸刻度標(biāo)簽若為城市名稱，較長(zhǎng)時(shí)會(huì)相互擁擠、重疊，讓人眼花繚亂，難以快速分辨各城市的數(shù)據(jù)。借助 plt.setp，我們可以為柱子賦予各異的顏色，如用 colors = ['r', 'g', 'b', 'y'] 定義顏色序列，再通過 plt.setp(bars, color=colors) 將不同顏色分配給各個(gè)柱子，讓每個(gè)城市的數(shù)據(jù)塊都獨(dú)具特色；還能調(diào)整柱子的寬度（width 參數(shù)），使其更加醒目突出。對(duì)于 x 軸刻度標(biāo)簽，利用 plt.setp(ax.xaxis.get_majorticklabels(), rotation=45, ha='right')，將標(biāo)簽旋轉(zhuǎn) 45 度并右對(duì)齊，使其整齊排列，避免遮擋，清晰展現(xiàn)各城市名稱。從優(yōu)化前后的對(duì)比圖可以清晰看到，優(yōu)化前圖表信息混亂，柱子與標(biāo)簽辨識(shí)度低；優(yōu)化后，柱狀圖憑借多彩的柱子、合理的寬度與規(guī)整的標(biāo)簽，將城市間旅游資源的差異鮮明呈現(xiàn)，讓人能迅速抓取關(guān)鍵信息，為數(shù)據(jù)分析提供有力支撐。

（三）散點(diǎn)圖的精準(zhǔn)優(yōu)化

散點(diǎn)圖在探索變量間關(guān)系、展現(xiàn)數(shù)據(jù)分布特征方面表現(xiàn)卓越。以研究學(xué)生身高與體重的關(guān)系為例，原始散點(diǎn)圖可能僅僅簡(jiǎn)單呈現(xiàn)了數(shù)據(jù)點(diǎn)的分布，點(diǎn)的大小一致，顏色單一，難以突出重點(diǎn)或潛在規(guī)律。運(yùn)用 plt.setp，我們可以依據(jù)學(xué)生的健康指標(biāo)范圍，將體重超標(biāo)學(xué)生的數(shù)據(jù)點(diǎn)設(shè)置得更大（s 參數(shù)），如 plt.setp(scatter_points, s=100)，使其在圖中格外醒目，引發(fā)關(guān)注；還能為不同健康狀況的學(xué)生數(shù)據(jù)點(diǎn)賦予不同顏色（c 參數(shù)），如正常體重為綠色，超重為橙色，利用 plt.setp(scatter_points, c=colors) 加以區(qū)分，讓數(shù)據(jù)的健康特征一目了然。倘若數(shù)據(jù)中有個(gè)別特殊學(xué)生，如體育特長(zhǎng)生，其身高體重關(guān)系偏離普通人群，還可通過 plt.annotate 函數(shù)為其對(duì)應(yīng)的點(diǎn)添加詳細(xì)注釋，說明特殊之處。優(yōu)化后的散點(diǎn)圖效果顯著，普通學(xué)生數(shù)據(jù)點(diǎn)疏密有致地展示著身高體重的普遍關(guān)聯(lián)，特殊學(xué)生的紅點(diǎn)鶴立雞群，注釋點(diǎn)明其特殊性，整個(gè)圖表仿佛一位精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)講述者，將隱藏在數(shù)據(jù)背后的學(xué)生身體特征信息娓娓道來，為進(jìn)一步分析提供了清晰指引。

四、plt.setp 與其他繪圖函數(shù)的協(xié)同作戰(zhàn)

（一）與 plt.plot 并肩作戰(zhàn)

在數(shù)據(jù)可視化的實(shí)戰(zhàn)中，plt.plot 常常作為繪制線條的主力軍沖鋒在前，而 plt.setp 則像是一位貼心的助手，緊隨其后為線條進(jìn)行精細(xì)雕琢，二者配合默契，相得益彰。當(dāng)我們需要在同一張圖表中展現(xiàn)某公司旗下多種產(chǎn)品在過去幾個(gè)季度的銷量走勢(shì)時(shí)，首先會(huì)運(yùn)用 plt.plot 函數(shù)多次調(diào)用，分別繪制出不同產(chǎn)品的折線。例如，以季度為橫軸，銷量為縱軸，用 plt.plot(quarters, product1_sales, label='產(chǎn)品 1') 繪制出產(chǎn)品 1 的銷量折線，再用類似的語句繪制出產(chǎn)品 2、產(chǎn)品 3 等多條折線。此時(shí)，圖表初現(xiàn)雛形，但線條樣式各異，顏色混雜，讓人眼花繚亂，難以快速區(qū)分各產(chǎn)品走勢(shì)。這時(shí)候，plt.setp 便閃亮登場(chǎng)，發(fā)揮其強(qiáng)大的批量設(shè)置功能。通過 lines = plt.plot(quarters, product1_sales, quarters, product2_sales, quarters, product3_sales) 獲取到所有繪制的線條對(duì)象列表，接著使用 plt.setp(lines, linewidth=2, linestyle='--', marker='o', markersize=6)，便能一次性將所有線條的寬度統(tǒng)一設(shè)置為 2，線型改為虛線，添加圓形數(shù)據(jù)標(biāo)記且大小設(shè)置為 6。如此一來，圖表瞬間變得整潔美觀，各產(chǎn)品銷量折線清晰可辨，觀眾一眼就能洞察不同產(chǎn)品的市場(chǎng)表現(xiàn)差異，為數(shù)據(jù)分析提供了極大的便利。運(yùn)行代碼后，呈現(xiàn)出的圖表中，三條折線規(guī)整有序，虛線搭配醒目的圓形標(biāo)記，直觀地展示出各產(chǎn)品銷量隨季度的變化，讓數(shù)據(jù)解讀變得輕松愉悅。

（二）攜手 plt.xlabel、plt.ylabel 完善坐標(biāo)軸信息

在構(gòu)建一個(gè)清晰、易讀的圖表過程中，plt.xlabel 和 plt.ylabel 負(fù)責(zé)為坐標(biāo)軸賦予明確的名稱，讓觀眾知曉數(shù)據(jù)所代表的含義，而 plt.setp 則在此基礎(chǔ)上，進(jìn)一步優(yōu)化坐標(biāo)軸刻度標(biāo)簽的顯示效果，使圖表更加完美。假設(shè)我們正在繪制一幅展示某地區(qū)不同月份平均氣溫變化的折線圖，首先使用 plt.xlabel('月份') 和 plt.ylabel('平均氣溫（℃）') 為坐標(biāo)軸添加了清晰的名稱，讓觀眾初步了解數(shù)據(jù)維度。然而，此時(shí) x 軸的月份刻度標(biāo)簽可能是默認(rèn)的數(shù)字形式，字號(hào)較小且緊貼坐標(biāo)軸，顯得擁擠不堪；y 軸的溫度刻度標(biāo)簽同樣存在字號(hào)小、顯示不清晰的問題，影響了數(shù)據(jù)的可讀性。這時(shí)，plt.setp 就可以大顯身手了。通過 ax = plt.gca() 獲取當(dāng)前坐標(biāo)軸對(duì)象后，使用 plt.setp(ax.xaxis.get_majorticklabels(), fontsize=12, rotation=45, ha='right') 對(duì) x 軸主要刻度標(biāo)簽進(jìn)行設(shè)置，將字號(hào)增大到 12，使其更加醒目，同時(shí)旋轉(zhuǎn) 45 度并右對(duì)齊，避免相互遮擋；對(duì)于 y 軸，執(zhí)行 plt.setp(ax.yaxis.get_majorticklabels(), fontsize=12)，將溫度刻度標(biāo)簽字號(hào)也調(diào)整為 12。經(jīng)過這樣的優(yōu)化，圖表的坐標(biāo)軸信息呈現(xiàn)得清晰明了，觀眾能夠毫不費(fèi)力地讀取數(shù)據(jù)背后的溫度變化趨勢(shì)。運(yùn)行上述代碼，生成的圖表中，坐標(biāo)軸標(biāo)簽不僅名稱準(zhǔn)確，而且刻度標(biāo)簽的顯示效果也得到了極大提升，月份與氣溫?cái)?shù)據(jù)相互呼應(yīng)，完美呈現(xiàn)出全年氣溫的起伏變化，讓人一目了然。

五、常見問題與解決技巧

（一）屬性設(shè)置無效的排查思路

在使用 plt.setp 進(jìn)行繪圖屬性設(shè)置時(shí)，偶爾會(huì)遭遇屬性設(shè)置無效的情況，這就如同精心調(diào)試的樂器突然發(fā)出了不和諧的音符，著實(shí)令人困擾。此時(shí)，冷靜排查問題根源至關(guān)重要。首先，對(duì)象選取錯(cuò)誤是較為常見的 “元兇” 之一。以設(shè)置折線圖中某條特定線條的顏色為例，若在繪制多條折線后，混淆了線條對(duì)象的索引或變量名，本欲操作的是代表產(chǎn)品 A 銷量的線條，卻誤選了產(chǎn)品 B 的線條對(duì)象作為 obj 傳入 plt.setp，那么自然無法達(dá)成預(yù)期的顏色變更效果。此時(shí)，仔細(xì)核對(duì)繪圖代碼中線條對(duì)象的獲取與存儲(chǔ)邏輯，通過打印線條對(duì)象或查看相關(guān)變量的賦值情況，便能揪出錯(cuò)誤根源，確保 obj 的精準(zhǔn)無誤。其次，屬性名拼寫錯(cuò)誤也會(huì)導(dǎo)致設(shè)置失效。當(dāng)我們嘗試為坐標(biāo)軸刻度標(biāo)簽設(shè)置字號(hào)時(shí)，若不慎將 fontsize 誤寫為 fontszie，Python 解釋器將無法識(shí)別這個(gè)錯(cuò)誤的屬性名，進(jìn)而忽略該設(shè)置。遇到此類情況，查閱官方文檔或參考可靠的示例代碼，仔細(xì)比對(duì)屬性名的正確拼寫，是快速糾錯(cuò)的有效途徑。同時(shí)，代碼編輯器的自動(dòng)補(bǔ)全與語法檢查功能也是得力助手，善用這些工具，能在輸入階段就規(guī)避此類低級(jí)錯(cuò)誤。在上述示例中，我們通過仔細(xì)比對(duì)代碼，糾正了對(duì)象選取與屬性名的錯(cuò)誤，確保 plt.setp 能精準(zhǔn)發(fā)揮作用，讓圖表呈現(xiàn)出預(yù)期的樣式。

（二）多對(duì)象屬性設(shè)置的注意事項(xiàng)

在面對(duì)需要同時(shí)為多個(gè)繪圖對(duì)象設(shè)置屬性的場(chǎng)景時(shí)，猶如指揮一場(chǎng)多人協(xié)作的交響樂，稍有不慎便會(huì)出現(xiàn)不和諧的音符。若要同時(shí)設(shè)置多條折線的樣式，使其在同一圖表中整齊劃一且各具特色，就需要格外留意一些關(guān)鍵細(xì)節(jié)。一方面，對(duì)象數(shù)量的一致性是基礎(chǔ)保障。當(dāng)使用 plt.setp 一次性設(shè)置多個(gè)對(duì)象的屬性時(shí)，傳入的對(duì)象列表必須完整且準(zhǔn)確。倘若在繪制了三條折線后，因疏忽只選取了其中兩條作為 obj 傳入，那么未被選中的那條折線將維持原狀，破壞圖表的整體協(xié)調(diào)性。在構(gòu)建對(duì)象列表時(shí)，建議采用清晰明確的變量存儲(chǔ)與索引方式，如 lines = [line1, line2, line3]，確保所有需要設(shè)置屬性的對(duì)象無一遺漏。另一方面，屬性兼容性不容忽視。不同類型的繪圖對(duì)象，其可接受的屬性范圍存在差異。例如，嘗試為線條對(duì)象設(shè)置 facecolor 屬性（該屬性通常用于填充圖形區(qū)域，如柱狀圖的柱子顏色），對(duì)于線條而言，這是一個(gè)不適用的屬性，自然無法生效，甚至可能引發(fā)錯(cuò)誤提示。在對(duì)多個(gè)對(duì)象進(jìn)行批量設(shè)置前，務(wù)必了解每個(gè)對(duì)象所支持的屬性清單，可通過查閱官方文檔或前期的代碼測(cè)試積累來明晰這一點(diǎn)。在實(shí)際應(yīng)用中，遵循上述注意事項(xiàng)，提前規(guī)劃好對(duì)象與屬性的搭配，能有效避免因批量設(shè)置不當(dāng)引發(fā)的問題，讓 plt.setp 在多對(duì)象場(chǎng)景下順暢地施展其批量?jī)?yōu)化魔力，打造出和諧美觀的可視化圖表。

六、總結(jié)與展望

通過對(duì) plt.setp 的深入探索，我們解鎖了 Python 繪圖的諸多精妙技巧。從理解其語法結(jié)構(gòu)，到精準(zhǔn)運(yùn)用參數(shù)在折線圖、柱狀圖、散點(diǎn)圖等各類圖表中施展美化魔法，再到協(xié)同其他繪圖函數(shù)打造完美可視化效果，以及巧妙化解常見問題，plt.setp 無疑成為我們數(shù)據(jù)可視化旅程中的得力伙伴。關(guān)鍵要點(diǎn)回顧：語法上，setp(obj, *args, **kwargs) 以繪圖對(duì)象為核心，靈活搭配位置與關(guān)鍵字參數(shù)，實(shí)現(xiàn)屬性的多樣設(shè)置；實(shí)戰(zhàn)中，無論是讓折線圖線條醒目、柱狀圖對(duì)比鮮明，還是散點(diǎn)圖精準(zhǔn)表意，plt.setp 都游刃有余；協(xié)同作戰(zhàn)時(shí)，與 plt.plot 等函數(shù)緊密配合，完善圖表的每一處細(xì)節(jié)。同時(shí)，面對(duì)屬性設(shè)置無效、多對(duì)象設(shè)置失誤等問題，我們也掌握了排查與應(yīng)對(duì)之策。在未來的數(shù)據(jù)可視化領(lǐng)域，隨著數(shù)據(jù)復(fù)雜度與展示需求的不斷攀升，plt.setp 有望綻放更多光芒。一方面，在交互可視化方向，結(jié)合 ipywidgets 等工具，它能夠動(dòng)態(tài)調(diào)整圖表屬性，讓用戶在探索數(shù)據(jù)時(shí)實(shí)時(shí)優(yōu)化圖表呈現(xiàn)；另一方面，隨著深度學(xué)習(xí)可視化需求激增，plt.setp 可為復(fù)雜模型的訓(xùn)練過程、結(jié)果呈現(xiàn)提供精細(xì)定制，助力研究者洞察模型奧秘。在此，誠(chéng)摯鼓勵(lì)各位讀者在日常的數(shù)據(jù)可視化工作中，大膽運(yùn)用 plt.setp 去雕琢每一幅圖表。從簡(jiǎn)單的項(xiàng)目周報(bào)數(shù)據(jù)展示，到復(fù)雜的科研成果可視化，讓 plt.setp 助力大家講好數(shù)據(jù)背后的故事，挖掘數(shù)據(jù)深層價(jià)值，開啟精彩的數(shù)據(jù)可視化新篇章。愿大家在 Python 繪圖的世界里，憑借 plt.setp 這把利器，創(chuàng)造出更多令人矚目的可視化作品。