Matplotlib Kolor tła

Matplotlib jest powszechnie znaną biblioteką analizy wizualnej Pythona. Możemy zmodyfikować kolor tła wykresu, stosując tę ​​bibliotekę. Umożliwia także użytkownikowi dostosowanie tła obszaru wymiarów i regionu graficznego. W tym samouczku Pythona zbadamy, jak zmodyfikować odcień w tle w Matplotlib i wyjaśnimy ten temat za pomocą różnych przypadków.

Matplotlib modyfikuje odcień tła wykresu za pomocą funkcji set_facecolor ():

Korzystamy z funkcji set_facecolor () do dostosowania odcienia tła wykresu. Poniższy program pokazuje, jak wykorzystać tę funkcję, aby ustawić odcień tła.

importować matplotlib.Pyplot as Plt
plt.rcdefaults ()
EMP = [12, 34, 260, 450, 300, 820]
Rok = [2016, 2017, 2018, 2019, 2020, 2021]
Ryc, ax = plt.wątki ()
topór.fabuła (rok, emp)
topór.set_xlabel („osi x”)
topór.set_ylabel („oś y”)
topór.set_title („wykres”)
topór.set_facecolor („żółty”)
plt.pokazywać()

W celu wykonania kodu musimy najpierw wprowadzić bibliotekę matplotlib.Pyplot as Plt. Określamy konfigurację wykresu, wywołując PLT.funkcja rcdefaults (). Teraz definiujemy liczbę pracowników w firmie. W tym celu deklarujemy tablicę.

Podobnie tworzymy kolejną tablicę do przechowywania lat. Ponadto tworzymy obiekt dla figury, a także stosujemy AX.funkcja wykresu, aby narysować wykres. Ta funkcja zawiera dwa argumenty: lata i liczba pracowników. Musimy ustawić etykiety zarówno dla osi x, jak i osi y, stosując funkcję set_label () osobno na obu osiach.

Używamy funkcji set_title () do zdefiniowania tytułu wykresu. Teraz określamy kolor tła wykresu, więc nazywamy toporem.metoda set_facecolor (). Zawiera tylko jeden parametr, który pokazuje nazwę koloru wykresu. Po tym wszystkim po prostu wyświetlamy wykres z PLT.show () funkcja.

Dostosuj odcień tła dla wielu wykresów w MATPlotlib:

Możemy ustawić odcień tła wielu wykresów, dostarczając osie.parametr facecolor do RC.Obiekt params.

importować matplotlib.Pyplot as Plt
plt.rcparams ['osie.facecolor '] =' g '
plt.wątek (1,2, 1)
plt.Wykres (zakres (4), zakres (6, 10))
plt.wątek (1,2, 2)
plt.Wykres (zakres (4), zakres (10, 6, -1))
plt.pokazywać()

Musimy zaimportować pakiet matplotlib.Pyplot jako PLT dla graficznych wizualizacji. Teraz tworzymy obiekt zwany „RC.Params '. I określamy kolor tła, deklarując „osie.element facecolor do tego obiektu.

Tutaj tworzymy dwa wątki (), wywołując funkcję PLT.wątek () dla pierwszego i drugiego wątka. Zdefiniowaliśmy również zakres osi x i oś y dla obu wątków. W końcu stosujemy PLT.show () funkcja reprezentująca wykres.

W wyjściu otrzymujemy dwa wątki z zielonym kolorem tła.

Dostosuj kolor tła wykresu za pomocą szesnastkowego kodu koloru:

W tym etapie zauważamy, jak zmienić odcień tła poprzez użycie kodu szesnastkowego koloru.

importować matplotlib.Pyplot as Plt
Ryc, ax = plt.wątki ()
M = [15, 24, 17, 4, 20, 7]
n = [22, 7, 17, 16, 24, 6]
topór.rozproszenie (M, N)
topór.set_facecolor („#1CC4AF”)
plt.pokazywać()

Na początku kodu integrujemy bibliotekę, która jest wymagana do ustawienia koloru tła. Określamy figurę i oś wykresu, więc tworzymy obiekt rysunku. Teraz podamy wartości osi x i osi y wykresu, więc deklarujemy dwie różne tablice. Te elementy tablic są przechowywane w zmiennych.

Musimy utworzyć wykres rozproszenia, wywołując topór.Funkcja rozproszenia (). Tablice, które zdefiniowaliśmy tuż powyżej, są dostarczane jako argument funkcji rozproszenia (). Ponadto zdefiniowaliśmy kolor tła wykresu.

Tutaj używamy kodu szesnastkowego koloru. Ten parametr „koloru” jest podawany metodzie Facecolor (). Po zakończeniu kodu musimy wyświetlić wykres rozproszenia za pomocą PLT.Metoda show ().

Tutaj otrzymujemy wykres rozproszenia o niebieskim kolorze podstawowym.

Matplotlib Ustaw przezroczystą odcień tła za pomocą funkcji alpha ():

Funkcja set alpha () jest wymagana, gdy chcemy zmienić kolor podstawowy wykresu. To sprawia, że ​​osie półprzezroczyste lub sprawia, że ​​region wykresu jest półprzezroczysty.

importować matplotlib.Pyplot as Plt
x = [20, 40, 60, 80, 100, 110]
y = [5, 10, 15, 20, 25, 30]
Ryc = plt.postać()
Figa.skrawek.set_facecolor („czerwony”)
Figa.skrawek.set_alpha (0.9)
AX = RYS.add_subplot (111)
topór.skrawek.set_facecolor („niebieski”)
topór.skrawek.set_alpha (0.5)
plt.rozproszenie (x, y)
plt.pokazywać()

Wymagane biblioteki matplotlib jest importowane najpierw dla analizy wizualnej. Weźmy dwie zmienne, a następnie deklarujemy tablice zawierające zestawy danych osi x i y. Te tablice są przechowywane w zmiennych.

W następnym kroku nazywamy PLT.rysunek () funkcja do narysowania wykresu. Możemy dostosować kolor tła wykresu za pomocą figu. skrawek.funkcja set_facecolor (). I podobnie definiujemy przezroczystość wykresu. W tym celu nazywana jest metoda alpha (). Możemy podać dowolny numer zmiennoprzecinkowy do alfa w celu ustawiania przezroczystości.

Oprócz tego wkładamy kolejną działkę do pierwszego. Wykres jest rysowany przez figę.funkcja add_subplot (). Zewnętrzny odcień tła jest zdefiniowany metodą set_facecolor (). Używamy funkcji set_alph () do zdefiniowania przezroczystości osi.

Zastosujemy PLT.Metoda rozproszenia () wyświetlania rozproszenia. I reprezentować wykres za pomocą PLT.show () funkcja.

Po wykonaniu powyższego kodu otrzymujemy ten typ wyjścia. Ten wykres zawiera zewnętrzne tło i tło wewnętrzne. Określiliśmy 0.5 Wartość do alfa dla tła wykresu i regionu osi. To pokazuje, że oba regiony są całkowicie gęste. Moglibyśmy również dostosować wartość alfa, zmniejszając ją.

Wniosek:

W tym artykule omówiliśmy wiele metod dostosowania tła wykresu w Python i Matplotlib, wraz z przykładami. W matplotlib definiujemy graficzny kolor podstawowy dla wielu figur. Przechodzimy również, jak wybrać kolor podstawowy, wykorzystując sześciokolarnowy kod kolorowanki. Wreszcie, przyjrzeliśmy się metodzie, aby odcień tła wykresu jest półprzezroczysty.