matplotlib如何仅为单个图表设置全局属性且不影响其他绘图？

方案1：使用rc_context临时上下文管理器（最推荐） #

matplotlib自带的rc_context专门用于临时覆盖rc参数，退出上下文范围后会自动恢复到修改前的原有配置，不需要手动记录旧值，也不会重置为系统默认值。
你可以直接把函数里绘图相关的逻辑都包在rc_context里，示例修改后的代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt

def catscatter(data,colx,coly,cols,color=['grey','black'],ratio=10,font='Helvetica',save=False,save_name='Default'):
    '''
    该函数用于为分类变量创建散点图，适用于比较两个存在共同元素的列表。
    '''
    df = data.copy()
    # 创建字典将分类变量编码为数值（已排序）
    colx_codes=dict(zip(df[colx].sort_values().unique(),range(len(df[colx].unique()))))
    coly_codes=dict(zip(df[coly].sort_values(ascending=False).unique(),range(len(df[coly].unique()))))
    
    # 应用编码
    df[colx]=df[colx].apply(lambda x: colx_codes[x])
    df[coly]=df[coly].apply(lambda x: coly_codes[x])
    
    # --------------- 临时修改rc参数的核心部分 ---------------
    # 把你需要改的rc参数以字典形式传入rc_context
    custom_rc = {
        'xtick.bottom': False,
        'xtick.labelbottom': False,
        'xtick.top': True,
        'xtick.labeltop': True,
        'font.sans-serif': font,
        'xtick.color': color[-1],
        'ytick.color': color[-1]
    }
    with plt.rc_context(custom_rc):
        plt.box(False)
        
        # 绘制所有背景线
        for num in range(len(coly_codes)):
            plt.hlines(num,-1,len(colx_codes),linestyle='dashed',linewidth=2,color=color[num%2],alpha=0.5)
        for num in range(len(colx_codes)):
            plt.vlines(num,-1,len(coly_codes),linestyle='dashed',linewidth=2,color=color[num%2],alpha=0.5)
            
        # 绘制数值散点图
        plt.scatter(df[colx],
                   df[coly],
                   s=df[cols]*ratio,
                   zorder=2,
                   color=color[-1])
        
        # 将刻度数值替换为分类标签并设置范围
        plt.xticks(ticks=list(colx_codes.values()),labels=colx_codes.keys(),rotation=90)
        plt.yticks(ticks=list(coly_codes.values()),labels=coly_codes.keys())

        # 按需保存图片
        if save:
            plt.savefig(save_name+'.png')
        # 出了with块之后rc参数自动恢复为调用函数前的状态

方案2：手动备份原有参数后恢复 #

如果你不想用上下文管理器，也可以在修改rc参数前先把要改的参数原值存下来，函数执行完成最后再把值改回去：

def catscatter(data,colx,coly,cols,color=['grey','black'],ratio=10,font='Helvetica',save=False,save_name='Default'):
    '''
    该函数用于为分类变量创建散点图，适用于比较两个存在共同元素的列表。
    '''
    # --------------- 先备份要修改的参数原值 ---------------
    old_rc = {
        'xtick.bottom': plt.rcParams['xtick.bottom'],
        'xtick.labelbottom': plt.rcParams['xtick.labelbottom'],
        'xtick.top': plt.rcParams['xtick.top'],
        'xtick.labeltop': plt.rcParams['xtick.labeltop'],
        'font.sans-serif': plt.rcParams['font.sans-serif'],
        'xtick.color': plt.rcParams['xtick.color'],
        'ytick.color': plt.rcParams['ytick.color']
    }
    try:
        # 原有函数逻辑，修改rc参数、绘图的代码都放这里
        df = data.copy()
        # 创建字典将分类变量编码为数值（已排序）
        colx_codes=dict(zip(df[colx].sort_values().unique(),range(len(df[colx].unique()))))
        coly_codes=dict(zip(df[coly].sort_values(ascending=False).unique(),range(len(df[coly].unique()))))
        
        # 应用编码
        df[colx]=df[colx].apply(lambda x: colx_codes[x])
        df[coly]=df[coly].apply(lambda x: coly_codes[x])
        
        # 配置绘图外观
        plt.rcParams['xtick.bottom'] = plt.rcParams['xtick.labelbottom'] = False
        plt.rcParams['xtick.top'] = plt.rcParams['xtick.labeltop'] = True
        plt.rcParams['font.sans-serif']=font
        
        plt.rcParams['xtick.color']=color[-1]
        plt.rcParams['ytick.color']=color[-1]
        plt.box(False)
        
        # 剩下的绘图、保存逻辑和原来一致
        # 绘制所有背景线
        for num in range(len(coly_codes)):
            plt.hlines(num,-1,len(colx_codes),linestyle='dashed',linewidth=2,color=color[num%2],alpha=0.5)
        for num in range(len(colx_codes)):
            plt.vlines(num,-1,len(coly_codes),linestyle='dashed',linewidth=2,color=color[num%2],alpha=0.5)
            
        # 绘制数值散点图
        plt.scatter(df[colx],
                   df[coly],
                   s=df[cols]*ratio,
                   zorder=2,
                   color=color[-1])
        
        # 将刻度数值替换为分类标签并设置范围
        plt.xticks(ticks=list(colx_codes.values()),labels=colx_codes.keys(),rotation=90)
        plt.yticks(ticks=list(coly_codes.values()),labels=coly_codes.keys())

        # 按需保存图片
        if save:
            plt.savefig(save_name+'.png')
    finally:
        # 不管函数执行是否报错，最终都把rc参数恢复为原值
        for k, v in old_rc.items():
            plt.rcParams[k] = v

额外优化建议 #

如果不想碰全局rc参数，也可以直接针对当前绘图的Axes对象设置属性，完全不影响全局配置，比如把刻度相关的设置改成针对ax的操作：

ax = plt.gca()
ax.tick_params(axis='x', bottom=False, labelbottom=False, top=True, labeltop=True, color=color[-1])
ax.tick_params(axis='y', color=color[-1])
ax.set_facecolor('none')
# 字体设置可以在设置刻度、标题的时候单独指定，也不会影响全局

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ailurophile