介紹

Matplotlib是Python中使用最廣泛的數(shù)據(jù)可視化庫(kù)之一。無(wú)論是簡(jiǎn)單還是復(fù)雜的可視化項(xiàng)目，它都是大多數(shù)人的首選庫(kù)。

在本教程中，我們將研究如何在Matplotlib中更改繪圖的背景。

導(dǎo)入數(shù)據(jù)和庫(kù)

讓我們首先導(dǎo)入所需的庫(kù)。顯然，我們將需要Matplotlib，并且將使用Pandas讀取數(shù)據(jù)：

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

具體來(lái)說(shuō)，我們將使用Seattle Weather Dataset（https://www.kaggle.com/rtatman/did-it-rain-in-seattle-19482017）這個(gè)數(shù)據(jù)集：

weather_data = pd.read_csv("seattleWeather.csv")
print(weather_data.head())

   DATE PRCP TMAX TMIN RAIN
0 1948-01-01 0.47 51 42 True
1 1948-01-02 0.59 45 36 True
2 1948-01-03 0.42 45 35 True
3 1948-01-04 0.31 45 34 True
4 1948-01-05 0.17 45 32 True

創(chuàng)建繪圖

現(xiàn)在，讓我們創(chuàng)建一個(gè)簡(jiǎn)單的Matplotlib 散點(diǎn)圖，其中包含一些我們想要可視化的變量：

PRCP = weather_data['PRCP']
TMAX = weather_data['TMAX']
TMIN = weather_data['TMIN']

現(xiàn)在，我們將在最低溫度和降水之間構(gòu)建一個(gè)散點(diǎn)圖，并使用PyPlot中的show()函數(shù)將其顯示。

我們生成的圖形是沒(méi)什么問(wèn)題，但看起來(lái)有點(diǎn)普通。讓我們嘗試重新自定義它。本文中使用兩種不同的方法來(lái)自定義繪圖的背景。

在Matplotlib中更改繪圖背景

現(xiàn)在，讓我們繼續(xù)更改該繪圖的背景。我們可以使用兩種不同的方法來(lái)做到這一點(diǎn)。我們可以更改當(dāng)前設(shè)置為white的底部顏色?；蛘?，我們可以使用imshow（）輸入圖片。

在Matplotlib中更改軸背景

首先讓我們更改底部的顏色。這可以通過(guò)set（）函數(shù)，傳入face參數(shù)及其新值來(lái)完成，也可以通過(guò)專用的set_facecolor（）函數(shù)來(lái)完成：

ax = plt.axes()
ax.set_facecolor("orange")
# OR
ax.set(facecolor = "orange")
 
plt.scatter(TMIN, PRCP)
plt.show()

這兩種方法均會(huì)產(chǎn)生相同的結(jié)果，因?yàn)樗鼈兌荚诤笈_(tái)調(diào)用相同的函數(shù)。

在Matplotlib中更改繪圖背景

如果要設(shè)置圖形的背景并且需要使軸透明，可以在創(chuàng)建圖形時(shí)使用set_alpha（）參數(shù)來(lái)完成。讓我們創(chuàng)建一個(gè)圖形和一個(gè)軸對(duì)象。當(dāng)然，您也可以使用set（）函數(shù)，并傳遞alpha屬性。

整個(gè)圖形的顏色將為藍(lán)色，我們首先將軸對(duì)象的alpha設(shè)置為1.0，這意味著完全不透明。我們將軸對(duì)象著色為橙色，從而在藍(lán)色圖中為我們提供了橙色背景：

fig = plt.figure()
fig.patch.set_facecolor('blue')
fig.patch.set_alpha(0.6)
 
ax = fig.add_subplot(111)
ax.patch.set_facecolor('orange')
ax.patch.set_alpha(1.0)
 
plt.scatter(TMIN, PRCP)
plt.show()

現(xiàn)在，讓我們看看將alpha調(diào)整為0.0時(shí)會(huì)發(fā)生什么：

fig = plt.figure()
fig.patch.set_facecolor('blue')
fig.patch.set_alpha(0.6)
 
ax = fig.add_subplot(111)
ax.patch.set_facecolor('orange')
ax.patch.set_alpha(0.0)
 
plt.scatter(TMIN, PRCP)
plt.show()

注意繪圖本身的背景現(xiàn)在是透明的。

將圖像添加到Matplotlib中的繪圖背景

如果您想將圖像用作繪圖的背景，則可以使用PyPlot的imread（）函數(shù)來(lái)完成。此函數(shù)將圖像加載到Matplotlib中，該圖像可與```imshow（）``函數(shù)一起顯示。

為了在圖像上方繪制，必須指定圖像的范圍。默認(rèn)情況下，Matplotlib使用圖像的左上角作為圖像的原點(diǎn)。我們可以給imshow（）函數(shù)提供一個(gè)點(diǎn)列表，指定應(yīng)該顯示圖像的哪個(gè)區(qū)域。與子圖組合時(shí)，可以在圖像上方插入另一個(gè)圖。

讓我們使用下雨的圖像作為背景：

img = plt.imread("rain.jpg")
fig, ax = plt.subplots()
ax.imshow(img, extent=[-5, 80, -5, 30])
ax.scatter(TMIN, PRCP, color="#ebb734")
plt.show()

范圍參數(shù)按此順序接受的參數(shù)包括：horizontal_min，horizontal_max，vertical_min，vertical_max）。在這里，我們讀取了圖像，將其裁剪并使用imshow（）在軸上顯示。

小結(jié)

在本教程中，我們介紹了使用Python和Matplotlib更改繪圖背景的幾種方法。

到此這篇關(guān)于如何在 Matplotlib 中更改繪圖背景的文章就介紹到這了,更多相關(guān)如何在 Matplotlib 中更改繪圖背景內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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