Matplotlib -Hintergrundfarbe

Matplotlib ist die weithin bekannte visuelle Analysebibliothek von Python. Wir können die Hintergrundfarbe des Diagramms ändern, indem wir diese Bibliothek anwenden. Der Benutzer kann auch den Hintergrund des Abmessungsbereichs und des Grafikbereichs anpassen. In diesem Python -Tutorial werden wir untersuchen.

Matplotlib modifiziert den Hintergrundfarbton des Diagramms mit der Funktion set_facecolor ():

Wir verwenden die Funktion set_facecolor (), um den Hintergrundfarbton des Diagramms anzupassen. Das folgende Programm zeigt, wie diese Funktion verwendet wird, um den Schatten des Hintergrunds festzulegen.

Matplotlib importieren.Pyplot als PLT
PLT.rcDefaults ()
Emp = [12, 34, 260, 450, 300, 820]
Jahr = [2016, 2017, 2018, 2019, 2020, 2021]
Fig, Ax = PLT.Nebenhandlungen ()
Axt.Handlung (Jahr, EMP)
Axt.set_xlabel ("x-axis")
Axt.set_ylabel ("y-axis")
Axt.set_title ("graph")
Axt.set_facecolor ("gelb")
PLT.zeigen()

Für die Codeausführung müssen wir zunächst die Bibliotheks Matplotlib vorstellen.Pyplot als PLT. Wir geben die Grafikkonfiguration an, indem wir die PLT aufrufen.rcDefaults () Funktion. Jetzt definieren wir die Anzahl der Arbeitnehmer im Unternehmen. Wir deklarieren für diesen Zweck ein Array.

In ähnlicher Weise erstellen wir ein weiteres Array für die Speicherung der Jahre. Darüber hinaus erstellen wir ein Objekt für die Abbildung und wenden die Axt auch an.Plot () Funktion zum Zeichnen des Diagramms. Diese Funktion enthält zwei Argumente: Jahre und Anzahl der Arbeitnehmer. Wir müssen die Beschriftungen sowohl für die X-Achse als auch für die y-Achse einstellen, indem wir die Funktion set_label () getrennt auf beiden Achsen anwenden.

Wir verwenden die Funktion set_title (), um den Titel des Diagramms zu definieren. Jetzt geben wir die Farbe des Hintergrunds des Diagramms an, also nennen wir die Axt.set_facecolor () Methode. Es enthält nur einen Parameter, der den Namen der Farbe des Diagramms zeigt. Nach all dem zeigen wir einfach das Diagramm mit der PLT an.show () Funktion.

Passen Sie die Hintergrundtönung für mehrere Diagramme in Matplotlib an:

Wir können den Hintergrundfarbton mehrerer Diagramme einstellen, indem wir die Achsen bereitstellen.Sacecolor -Parameter zum RC.Paramsobjekt.

Matplotlib importieren.Pyplot als PLT
PLT.rcparams ['Äxte.facecolor '] =' g ''
PLT.Nebenhandlung (1,2, 1)
PLT.Diagramm (Bereich (4), Bereich (6, 10))
PLT.Nebenhandlung (1,2, 2)
PLT.Diagramm (Bereich (4), Bereich (10, 6, -1))
PLT.zeigen()

Wir müssen ein Paket Matplotlib importieren.Pyplot als PLT für die grafischen Visualisierungen. Jetzt erstellen wir ein Objekt als 'RC bezeichnet.Parameter '. Und wir geben die Farbe des Hintergrunds an, indem wir die Achsen deklarieren.FaceColor 'Element zu diesem Objekt.

Hier erstellen wir zwei Nebenhandlungen (), indem wir Funktionen aufrufen.subplot () für die erste und zweite Nebenhandlung. Wir haben auch den Bereich der X-Achse und die y-Achse für beide Nebenhandlungen definiert. Am Ende wenden wir die PLT an.show () Funktion zur Darstellung des Diagramms.

In der Ausgabe erhalten wir zwei Nebenhandlungen mit der grünen Farbe des Hintergrunds.

Passen Sie die Graph -Hintergrundfarbe mithilfe des hexadezimalen Farbcodes an:

In diesem Schritt bemerken wir, wie der Hintergrundfarbton durch die Verwendung des hexadezimalen Code der Farbe geändert werden kann.

Matplotlib importieren.Pyplot als PLT
Fig, Ax = PLT.Nebenhandlungen ()
M = [15, 24, 17, 4, 20, 7]
n = [22, 7, 17, 16, 24, 6]
Axt.Streuung (m, n)
Axt.set_facecolor ('#1cc4af')
PLT.zeigen()

Zu Beginn des Codes integrieren wir die Bibliothek, die für die Festlegung der Hintergrundfarbe erforderlich ist. Wir geben die Abbildung und Achse des Diagramms an, sodass wir ein Objekt der Abbildung erstellen. Jetzt geben wir die Werte für die X-Achse und die y-Achse des Diagramms, also deklarieren wir zwei verschiedene Arrays. Diese Elemente der Arrays werden in Variablen gespeichert.

Wir müssen das Streudiagramm erstellen, indem wir die Axt aufrufen.Scatter () Funktion. Die Arrays, die wir genau oben definiert haben. Darüber hinaus haben wir die Farbe des Graph -Hintergrunds definiert.

Hier verwenden wir den hexadezimalen Code der Farbe. Dieser Parameter der "Farbe" wird der Methode von FaceColor () gegeben. Nach Beendigung des Codes müssen wir den Streudiagramm mithilfe der PLT anzeigen.show () Methode.

Hier erhalten wir das Streudiagramm mit blauer Basisfarbe.

Matplotlib setzen den Hintergrund Tönung durch die Verwendung der Funktion alpha ():

Die SET -Funktion alpha () ist erforderlich, wenn wir die Grundfarbe des Diagramms ändern möchten. Es macht die Achsen durchscheinend oder macht den Diagrammbereich durchscheinend.

Matplotlib importieren.Pyplot als PLT
x = [20, 40, 60, 80, 100, 110]
y = [5, 10, 15, 20, 25, 30]
Abb = PLT.Figur()
Feige.Patch.set_facecolor ('rot')
Feige.Patch.set_alpha (0.9)
ax = Abb.add_subplot (111)
Axt.Patch.set_facecolor ('blau')
Axt.Patch.set_alpha (0.5)
PLT.Streuung (x, y)
PLT.zeigen()

Die erforderliche Bibliotheksmatplotlib wird zuerst für visuelle Analysen importiert. Wir nehmen zwei Variablen und deklarieren dann Arrays, die die Datensätze der X- und Y-Achse enthalten. Diese Arrays werden in Variablen gespeichert.

Im nächsten Schritt nennen wir PLT.Abbildung () Funktion zum Zeichnen des Diagramms. Wir können die Hintergrundfarbe des Diagramms mithilfe einer Feigen einstellen. Patch.set_facecolor () Funktion. Und ähnlich definieren wir die Transparenz der Grafik. Zu diesem Zweck wird die Alpha () -Methode genannt. Wir können dem Alpha eine beliebige Gleitkomma-Nummer zur Verfügung stellen, um die Transparenz festzulegen.

Darüber hinaus setzen wir ein anderes Diagramm in den ersten ein. Die Grafik wird von der Fig. Abgezeichnet.add_subplot () Funktion. Der äußere Hintergrundfarbton wird durch die Methode set_facecolor () definiert. Wir verwenden die Funktion set_alph (), um die Transparenz von Achsen zu definieren.

Wir tragen die PLT an.Streuung () Methode zur Anzeige der Streuung. Und die Grafik mit der PLT darzustellen.show () Funktion.

Nachdem wir den obigen Code ausgeführt haben, erhalten wir diese Art von Ausgabe. Dieses Diagramm enthält den äußeren Hintergrund und den inneren Hintergrund. Wir haben eine 0 angegeben.5 Wert für das Alpha für den Graph -Hintergrund und die Achsenregion. Es zeigt also, dass beide Regionen völlig dicht sind. Wir könnten auch den Wert von Alpha anpassen, indem wir ihn reduzieren.

Abschluss:

In diesem Artikel haben wir zahlreiche Methoden zur Anpassung des Hintergrunds eines Diagramms in Python und Matplotlib zusammen mit Beispielen behandelt. In Matplotlib definieren wir die grafische Basisfarbe für viele Figuren. Wir gehen auch durch, wie die Grundfarbe ausgewählt werden kann und gleichzeitig hexadezimaler Malvorlagen verwendet. Zuletzt haben wir uns die Methode angesehen, um den Graph -Hintergrund zu durchscheinend zu machen.