一、使用figure.patch.set_facecolor()方法 figure.patch.set_facecolor()方法是用于设置figure背景色的一个简单而直接的方法。具体操作如下: import matplotlib.pyplot as plt 创建figure对象 fig = plt.figure() 设置figure背景色 fig.patch.set_facecolor('lightblue') 添加子图 ax = fig.add_subplot(111) 绘制...
import matplotlib.pyplot as plt # 创建一个画布 plt.figure() # 设置画布颜色为灰色 plt.gca().set_facecolor('lightgrey') # 绘制一条直线 plt.plot([0, 1], [0, 1]) # 显示图形 plt.show() 复制代码 在上面的代码中,首先创建一个画布,然后使用plt.gca().set_facecolor()方法来设置画布的背景颜...
下面是一个示例,展示如何自定义图表背景和文字颜色: # 设置图表背景fig,ax=plt.subplots()fig.patch.set_facecolor('lightgrey')# 设置图表背景颜色ax.set_facecolor('white')# 设置坐标轴区域背景颜色# 数据sizes=[15,30,45,10]labels=['A','B','C','D']colors=['gold','yellowgreen','lightcoral',...
ax.plot(x, y) # plt.show() # Will show red face color set above using rect.set_facecolor('red') plt.savefig("trial_fig.png") # The saved trial_fig.png DOES NOT have the red facecolor. # plt.savefig("trial_fig.png", facecolor='red') # Here the facecolor is red. 当我使用fig...
fig.patch.set_alpha(0.5) # num must be 1 <= num <= 1 ax = fig.add_subplot(111) # 设置背景颜色 ax.patch.set_facecolor('silver') # 设置透明度 ax.patch.set_alpha(0.5) x = [1,2,3] y = [2,4,6] plt.plot(x,y) plt.show() ...
set_facecolor("#D3D3D3") pl.show()  3. 其它分形图(科赫曲线、分形龙、谢尔宾斯基三角等) from math import sin, cos, pi import matplotlib.pyplot as pl from matplotlib import collections class L_System(object): def __init__(self, rule): info = rule['S'] for i in range(rule[...
fig.set_facecolor('blueviolet') pltfig(fig) plt.show() 复合色彩背景 Figure设置复合色彩背景步骤: 创建色彩数组 a = [np.linspace(0,1,1600)]*1600 通过Figure对象的figimage方法中的cmap关键字设定要设定的背景色彩 fig.figimage(a, cmap= plt.get_cmap('autumn')) ...
ax.patch.set_facecolor("green") # 设置 ax1 区域背景颜色 ax.patch.set_alpha(0.5) # 设置 ax1 区域背景颜色透明度 运行 fig = plt.figure(figsize=(15,12),facecolor='black',edgecolor='yellow') ax = fig.add_subplot() ax.patch.set_facecolor("green") # 设置 ax1 区域背景颜色 ax.patch.se...
plt.gcf().set_facecolor(np.ones(3)*240/255)# 生成画布的大小 plt.grid()# 生成网格 plt.show() 参数 matplotlin.pyplot.grid(b, which, axis, color, linestyle, linewidth, **kwargs) grid()参数有很多,这里只列举了我此次工作中用到的几个: ...
因此将它们投影到屏幕上几乎没用。Plotly支持在设置分辨率以方便查看的同时进行保存，因此在展示时能够确切地看到想要保存的图表，在尝试时就会理解这一优势。Matplotlib则将保存与查看分开，这使得使用show()与savefig()会生成不同的图表，并由此引起麻烦。# mpl ax.set_facecolor((1, 1, 1))#...