importmatplotlib.pyplotasplt fig=plt.figure(figsize=(8,6))ax=plt.axes([0.1,0.1,0.8,0.8],facecolor='#FFF0F5')# 设置Axes背景为浅粉红色ax.plot([1,2,3,4],[1,4,2,3],label='how2matplotlib.com')ax.set_title('Axes Background Color Example')ax.legend()plt.show() Python Copy Output:...
background_color = '#f0f0f0' # 浅灰色背景 text_color = 'black' # 黑色文本 plt.figure(facecolor=background_color)plt.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6], color=text_color, marker='o', linestyle='-')plt.gca().set_facecolor(background_color) # 设置绘图区背景颜色 plt.title('确保...
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np 1. 正式开始 1.1 plt和ax 我们经常会在画图的代码里看到,有用plt.的,有用ax.的,两者到底有什么区别呢,画的图有什么不一样吗,我们先来用两种经常看到的方式实现一下。 plt. 代码语言:txt AI代码解释 fig=plt.figure(num=1,figsize=(4,4)) plt.plot...
一、matplotlib的绘图样式(style) matplotlib库提供了四种批量修改全局样式的方式, 而不用对每张图一张张修改 1.matplotlib预先定义样式 matplotlib提供了许多内置的样式供用户使用,在python脚本的最开始输入想使用style的名称即可调用 AI检测代码解析 import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt import numpy...
rotation=30,fontsize=10,color='red',fontweight='bold',backgroundcolor='black')#rotation设置刻度值倾斜角度 plt.xlim(-1,9) #设置x轴刻度值的范围 plt.ylim(0,900)#设置y轴刻度值的范围 plt.axis("on") #plt.axis("off") #关闭坐标轴 ...
**kwargs:其他设置,例如:color(边框颜色);facecolor(桑基图颜色);alpha(透明度);label(系列标签)。 步骤3:完成桑基图设置 diagrams = sankey.finish() 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlibasmplimportnumpyasnp ...
backgroundcolor : 标题背景颜色 bbox : 给标题增加外框 ,常用参数如下: boxstyle 方框外形 facecolor (简写fc)背景颜色 edgecolor (简写ec)边框线条颜色 edgewidth 边框线条大小 刻度设置 默认坐标轴是显示 x y 的值,但是也可以自定义显示不同的刻度,这里需要使用到的函数为xticks和yticks两个函数: ...
By default the background color of the plot is“White”. Let’s do an example for understanding the concept: # Import libraryimport matplotlib.pyplot as plt# Define Datax = [5, 6, 3.5, 9.3, 6.8, 9] y = [2, 3, 6, 8, 15, 6.5]# Plot Graphplt.plot(x,y)# Display Graphplt.sho...
importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp 正式开始 plt.和ax. 我们经常会在画图的代码里看到,有用plt.的,有用ax.的,两者到底有什么区别呢,画的图有什么不一样吗,我们先来用两种经常看到的方式实现一下。 plt. fig=plt.figure(num=1,figsize=(4,4)) ...
import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl x = np.linspace(-2 * np.pi, 2 * np.pi, 500) y_cos = np.cos(x) y_sin = np.sin(x) mpl.rc_file_defaults() fig = plt.figure(dpi=150, figsize=(8, 3)) fig.patch.set_edgecolor('grey') ...