如何用python绘图该表背景颜色

使用Python绘制图表背景颜色的几种方法包括：使用Matplotlib设置图表背景颜色、使用Seaborn设置图表背景颜色、设置子图背景颜色。其中，使用Matplotlib设置图表背景颜色是最常见的一种方法。Matplotlib 是一个用于Python的2D绘图库，它生成的图表质量高且使用简单。通过Matplotlib，可以使用 figure 和 axes 对象的 set_facecolor 方法来设置背景颜色。

一、使用Matplotlib设置图表背景颜色

Matplotlib 是最常用的绘图库之一。以下是使用Matplotlib设置图表背景颜色的具体步骤：

1.1、设置整个图表的背景颜色

首先，我们需要导入Matplotlib库。然后使用 figure 对象的 set_facecolor 方法来设置整个图表的背景颜色。以下是一个简单的示例：

import matplotlib.pyplot as plt
创建一个新的图表
fig, ax = plt.subplots()
设置图表的背景颜色
fig.patch.set_facecolor('lightblue')
绘制示例数据
ax.plot([1, 2, 3, 4], [10, 20, 25, 30])
显示图表
plt.show()

在这个示例中，我们使用 fig.patch.set_facecolor('lightblue') 将图表的背景颜色设置为浅蓝色。

1.2、设置子图的背景颜色

有时候我们只需要设置子图的背景颜色，而不是整个图表的背景颜色。可以使用 axes 对象的 set_facecolor 方法来实现。这是一个例子：

import matplotlib.pyplot as plt
创建一个新的图表
fig, ax = plt.subplots()
设置子图的背景颜色
ax.set_facecolor('lightgreen')
绘制示例数据
ax.plot([1, 2, 3, 4], [10, 20, 25, 30])
显示图表
plt.show()

在这个示例中，我们使用 ax.set_facecolor('lightgreen') 将子图的背景颜色设置为浅绿色。

二、使用Seaborn设置图表背景颜色

Seaborn 是另一个用于数据可视化的Python库，它基于Matplotlib构建，提供了更高级的接口和默认样式。以下是使用Seaborn设置图表背景颜色的方法：

2.1、设置整个图表的背景颜色

通过 set_style 方法，可以设置Seaborn图表的背景样式。以下是一个示例：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
设置图表背景样式
sns.set_style("darkgrid", {"axes.facecolor": "lightyellow"})
创建示例数据
data = sns.load_dataset("iris")
绘制示例数据
sns.scatterplot(data=data, x="sepal_length", y="sepal_width")
显示图表
plt.show()

在这个示例中，我们使用 sns.set_style("darkgrid", {"axes.facecolor": "lightyellow"}) 将图表的背景颜色设置为浅黄色。

2.2、设置子图的背景颜色

与Matplotlib类似，可以使用Seaborn的 set 方法来设置子图的背景颜色。以下是一个示例：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
设置图表背景样式
sns.set(style="whitegrid")
创建一个新的图表
fig, ax = plt.subplots()
设置子图的背景颜色
ax.set_facecolor('lightpink')
创建示例数据
data = sns.load_dataset("iris")
绘制示例数据
sns.scatterplot(data=data, x="sepal_length", y="sepal_width", ax=ax)
显示图表
plt.show()

在这个示例中，我们使用 ax.set_facecolor('lightpink') 将子图的背景颜色设置为浅粉色。

三、设置特定区域的背景颜色

除了设置整个图表或子图的背景颜色，有时候我们可能需要设置特定区域的背景颜色。这可以通过添加矩形补丁（patch）来实现。以下是一个示例：

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.patches as patches
创建一个新的图表
fig, ax = plt.subplots()
绘制示例数据
ax.plot([1, 2, 3, 4], [10, 20, 25, 30])
添加背景矩形补丁
rect = patches.Rectangle((1, 10), 2, 15, linewidth=1, edgecolor='none', facecolor='lightblue', alpha=0.3)
ax.add_patch(rect)
显示图表
plt.show()

在这个示例中，我们使用 patches.Rectangle 创建了一个浅蓝色的矩形补丁，并通过 ax.add_patch(rect) 将其添加到子图中。

四、综合示例

最后，让我们结合上述方法，创建一个包含多个子图的综合示例，并设置不同的背景颜色：

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
创建一个包含多个子图的图表
fig, axs = plt.subplots(2, 2, figsize=(10, 8))
设置每个子图的背景颜色
colors = ['lightblue', 'lightgreen', 'lightpink', 'lightyellow']
for ax, color in zip(axs.flat, colors):
    ax.set_facecolor(color)
创建示例数据
data = sns.load_dataset("iris")
绘制示例数据
sns.scatterplot(data=data, x="sepal_length", y="sepal_width", ax=axs[0, 0])
sns.scatterplot(data=data, x="sepal_length", y="petal_length", ax=axs[0, 1])
sns.scatterplot(data=data, x="sepal_length", y="petal_width", ax=axs[1, 0])
sns.scatterplot(data=data, x="sepal_width", y="petal_length", ax=axs[1, 1])
显示图表
plt.show()