【matplotlib】可视化解决方案——如何更改绘图区域背景颜色

一.前言

在进行数据可视化的过程中，通常会遇到更改北京颜色的问题，今天我们来一起研究一下在matploltlib中一个画布的颜色更改。

二.解决方案

image.png

matplotlib的一个画布由一个figure和axes组成。

2.1更改figure颜色

每一个Figure对象都有一个patch属性 ，存储他的北京Rectangle对象，获取到关联Rectangle对象后使用set_color()方法设置背景颜色。

Rectangle类详解

import matplotlib.pyplot as plt

figure, ax = plt.subplots(1, 1)
patch = figure.patch
patch.set_color("red")

plt.show()

更改效果：

image.png

2.2更改axes背景颜色

同理，每一个Axes对象也都关联着一个Rectangle对象，使用相同的方法更改背景颜色。代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

figure, ax = plt.subplots(1, 1)
patch = ax.patch
patch.set_color("blue")

plt.show()

效果如下：

image.png

2.3进阶-背景使用渐变色

背景颜色不光能使用纯色也可以说使用渐变色，它实现的原理是使用imshow方法在背景上绘制渐变色背景，并修改他的透明度，这样就可以在渐变色背景上进行绘图了。但是要注意如果背景透明度太大对实际绘图会有很大的影响。

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

figure, ax = plt.subplots(1, 1)
patch = ax.patch
patch.set_color("blue")

x = np.arange(200)
y = np.arange(200)
_, yv = np.meshgrid(x, y)
im = ax.imshow(yv, interpolation='bicubic',cmap="PuOr",
               vmin=0, vmax=200, alpha=0.5)

plt.plot([1, 100], [30, 150], color='k')
plt.show()

效果如下：

image.png

三.往期回顾

1. 可视化常见问题解决方案（八）数学公式

2. 可视化常见问题解决方案（七）画图刻度设置解决方案

3. 可视化常见问题解决方案（六）子图大标题设置问题

4. 可视化常见问题解决方案（五）子图间距问题解决方案

5. 可视化常见问题解决方案（四）joinstyle参数详解

6. 可视化常见问题解决方案（三）capstyle参数详解

7. 可视化常见问题解决方案（二）linestyle参数详解

8. 可视化常见问题解决方案（一）柱状图标注问题