matplotlib 的 `plt.style.use()` 无法在图形创建后实时更新已存在 figure/axes 的视觉属性；需手动重设 facecolor、edgecolor 等底层属性，并调用 `redraw` 才能实现 gui 中的样式即时切换。
在构建交互式科学绘图界面（如基于 PySide6/PyQt 的应用）时，开发者常希望根据用户操作（例如点击主题切换按钮）动态更改图表的整体视觉风格，比如在 "dark_background" 和 "classic" 之间切换。然而，直接调用 plt.style.use("dark_background") 或 plt.style.use("classic") 在运行时（如回调函数中）并不会自动刷新已渲染的 Figure 和 Axes 的颜色、字体、网格等样式属性——这是 Matplotlib 的设计限制：样式表（style sheet）本质上是一组初始化配置，仅在 Figure/Axes 创建阶段被应用，后续调用 plt.style.use() 不会“回溯”修改已有对象的属性。
因此，要在 GUI 中实现真正的动态主题切换，必须显式更新现有 Figure、Axes 及其子组件的底层视觉属性，并触发重绘。以下是经过验证的完整解决方案：
✅ 正确做法：手动同步样式属性 + 强制重绘
以 PlotWidget 类为例，在 on_change() 回调中，应避免依赖 plt.style.use()，而是按层级设置关键颜色属性：
@Slot()
def on_change(self):
mu = self.mu_input.value()
std = self.std_input.value()
x = np.linspace(-100, 100)
y = norm.pdf(x, mu, std)
self.axes.clear()
self.axes.plot(x, y)
# 切换主题逻辑（示例：Dark ↔ Light）
if self.style == "Dark":
# 切换为 Light 主题（模拟 classic）
bg_color = "white"
axes_face_color = "white"
text_color = "black"
grid_color = "lightgray"
self.style = "Light"
else:
# 切换为 Dark 主题（模拟 dark_background）
bg_color = "black"
axes_face_color = "black"
text_color = "white"
grid_color = "gray"
self.style = "Dark"
# ? 关键：逐层更新现有 Figure/Axes 属性
fig = self.view.figure
fig.set_facecolor(bg_color) # 整个 figure 背景
fig.set_edgecolor(bg_color) # figure 边框（若可见）
for ax in fig.get_axes():
ax.set_facecolor(axes_face_color) # 坐标轴绘图区背景
ax.tick_params(colors=text_color) # 刻度标签颜色
ax.xaxis.label.set_color(text_color) # X 轴标签颜色
ax.yaxis.label.set_color(text_color) # Y 轴标签颜色
ax.title.set_color(text_color) # 标题颜色
ax.grid(True, color=grid_color) # 网格线颜色（启用时）
# 更新所有文本元素（如标题、标签）的颜色
for text in fig.texts:
text.set_color(text_color)
# 强制重绘（必须！）
self.view.draw()⚠️ 注意事项与最佳实践
- plt.style.use() 仅作用于新创建的对象：它不会影响已存在的 Figure、Axes 或 Line2D 实例。将其用于初始化阶段（如 __init__）是安全且推荐的，但不可用于运行时切换。
- 颜色一致性需手动维护：dark_background 风格不仅改变背景色，还调整了 text.color、axes.labelcolor、xtick.color、grid.color 等十余项 rcParams。动态切换时，需按需同步这些属性（上例已覆盖常用项）。
- 避免重复调用 clear() 后未重设样式：axes.clear() 会重置部分属性（如 facecolor），因此样式更新代码必须放在 clear() 之后、plot() 之后、draw() 之前。
- 性能考虑：对于复杂多子图场景，遍历 fig.get_axes() 并逐项设置是高效且可控的方式；不建议重建 Figure（开销大且破坏状态）。
- 扩展性建议：可将主题定义为字典（如 THEMES = {"light": {...}, "dark": {...}}），便于统一管理和复用。
✅ 总结
Matplotlib 并未提供开箱即用的“运行时样式热重载”机制。要实现在 GUI 中平滑切换深色/浅色模式，核心在于：
① 放弃对 plt.style.use() 的运行时依赖；
② 显式控制 Figure.facecolor、Axes.facecolor、tick_params(colors=...)、text.set_color() 等关键属性；
③ 在完成所有样式更新后，务必调用 canvas.draw() 触发重绘。
该方法完全兼容 PySide6、PyQt5/6 及其他 Matplotlib backend，稳定可靠，是工业级科学 UI 开发中的标准实践。
