python plt如何改变画布的背景色

在Python中使用Matplotlib库时，可以通过多种方法改变画布的背景色。使用plt.figure的facecolor参数、set_facecolor方法、修改rcParams、patch属性等方法都可以实现这一目的。下面将详细介绍其中一种方法。

要改变画布的背景色，可以在创建图形对象时，通过plt.figure()函数的facecolor参数指定背景颜色。例如：

import matplotlib.pyplot as plt
创建一个带有背景色的图形
fig = plt.figure(facecolor='lightblue')
添加子图
ax = fig.add_subplot(111)
绘制数据
ax.plot([1, 2, 3, 4], [10, 20, 25, 30])
显示图形
plt.show()

在这个例子中，我们在创建figure对象时，通过设置facecolor参数将背景色设为lightblue。下面详细讲解其他方法及其应用。

一、改变整个画布的背景色

1. 使用plt.figure()的facecolor参数

这种方法最为直接。通过在创建figure对象时设置facecolor参数，可以轻松改变画布的背景色。

import matplotlib.pyplot as plt
创建一个带有背景色的图形
fig = plt.figure(facecolor='lightgrey')
添加子图
ax = fig.add_subplot(111)
绘制数据
ax.plot([1, 2, 3, 4], [10, 20, 25, 30])
显示图形
plt.show()

在这个例子中，背景色被设置为lightgrey。这是一种非常简便的方式来设定画布的背景色。

2. 使用set_facecolor()方法

在已经创建的图形对象上，可以使用set_facecolor()方法来设置背景色。

import matplotlib.pyplot as plt
创建一个图形对象
fig, ax = plt.subplots()
设置图形对象的背景色
fig.patch.set_facecolor('lightgreen')
绘制数据
ax.plot([1, 2, 3, 4], [10, 20, 25, 30])
显示图形
plt.show()

在这个例子中，首先创建了图形对象，然后通过fig.patch.set_facecolor('lightgreen')来设定背景色。

3. 修改rcParams

Matplotlib的rcParams允许我们对默认设置进行全局修改，从而影响所有图形对象。

import matplotlib.pyplot as plt
修改默认设置
plt.rcParams['figure.facecolor'] = 'lightyellow'
创建图形对象
fig, ax = plt.subplots()
绘制数据
ax.plot([1, 2, 3, 4], [10, 20, 25, 30])
显示图形
plt.show()

通过修改rcParams，可以全局设置画布的背景色，使得后续创建的图形对象都采用相同的背景色。

二、改变子图的背景色

有时我们不仅需要改变整个画布的背景色，还需要对某些特定的子图进行背景色设置。以下是一些方法。

1. 使用ax.patch.set_facecolor()方法

通过对子图对象使用ax.patch.set_facecolor()方法，可以单独设置子图的背景色。

import matplotlib.pyplot as plt
创建图形对象
fig, ax = plt.subplots()
设置子图的背景色
ax.patch.set_facecolor('lightcoral')
绘制数据
ax.plot([1, 2, 3, 4], [10, 20, 25, 30])
显示图形
plt.show()

在这个例子中，子图的背景色被设置为lightcoral，而整个画布的背景色保持默认。

2. 使用背景色属性

在Matplotlib中，也可以通过一些属性直接设置子图的背景色。

import matplotlib.pyplot as plt
创建图形对象
fig, ax = plt.subplots()
设置子图的背景色
ax.set_facecolor('lavender')
绘制数据
ax.plot([1, 2, 3, 4], [10, 20, 25, 30])
显示图形
plt.show()

这里使用了ax.set_facecolor('lavender')来改变子图的背景色。

三、改变绘图区域的背景色

有时候，我们可能需要改变绘图区域的背景色，而不是整个子图的背景色。以下是具体方法。

1. 使用ax.set_axis_bgcolor()方法

这个方法在老版本的Matplotlib中使用较多，但在新版本中已被弃用，改用ax.set_facecolor()。

import matplotlib.pyplot as plt
创建图形对象
fig, ax = plt.subplots()
设置绘图区域的背景色
ax.set_facecolor('whitesmoke')
绘制数据
ax.plot([1, 2, 3, 4], [10, 20, 25, 30])
显示图形
plt.show()

在这个例子中，绘图区域的背景色被设置为whitesmoke。

四、结合多种方法进行背景色设置

在实际应用中，可能需要结合多种方法来实现复杂的背景色设置。例如：

import matplotlib.pyplot as plt
修改默认设置
plt.rcParams['figure.facecolor'] = 'lightblue'
创建图形对象
fig, ax = plt.subplots()
设置子图的背景色
ax.set_facecolor('lightgrey')
绘制数据
ax.plot([1, 2, 3, 4], [10, 20, 25, 30])
显示图形
plt.show()

在这个例子中，我们首先通过rcParams设置了全局的画布背景色，然后使用ax.set_facecolor()方法单独设置子图的背景色。

五、使用自定义函数简化操作

为了简化操作，可以编写自定义函数来设置背景色。

import matplotlib.pyplot as plt
def set_background_color(fig, ax, fig_color='white', ax_color='white'):
    fig.patch.set_facecolor(fig_color)
    ax.set_facecolor(ax_color)
创建图形对象
fig, ax = plt.subplots()
使用自定义函数设置背景色
set_background_color(fig, ax, fig_color='lightpink', ax_color='lightcyan')
绘制数据
ax.plot([1, 2, 3, 4], [10, 20, 25, 30])
显示图形
plt.show()