可视化常见问题解决方案（九）背景颜色问题

背景颜色问题

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

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：

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：

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：

三.参考

1. 柱体标注问题解决方案
2. linestyle参数详解
3. capstyle参数详解
4. joinstyle参数详解
5. 子图间距问题解决方案
6. 子图设置大标题解决方案
7. 画图刻度设置解决方案
8. 数学公式问题