数据可视化——matplotlib设置颜色

下面将演示matplotlib如何设置窗体、绘图区、边框、刻度线、标签、图例文本等对象的颜色。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.arange(1,11,1)
y1 = np.arange(1,11,1)
y2 = np.ones(10)*5.5
y3 = np.arange(10,0,-1)

# 设置figure窗体的颜色
plt.rcParams['figure.facecolor'] = 'black'

# 设置axes绘图区的颜色
plt.rcParams['axes.facecolor'] = 'black'

(fig, ax) = plt.subplots()
ax.plot(x, y2)
ax.scatter(x, y1, marker='o', color='red', label="Peaks")
ax.scatter(x, y3, marker='o', color='green', label="Valleys")

# 添加图例
legend = plt.legend(loc='upper center')

# 设置边框颜色
ax.spines['top'].set_color('white')
ax.spines['bottom'].set_color('white')
ax.spines['left'].set_color('white')
ax.spines['right'].set_color('white')

# 设置坐标轴刻度线颜色
plt.tick_params(axis='x',colors='white')
plt.tick_params(axis='y',colors='white')

# 设置坐标轴标签颜色
plt.xticks(color='white')
plt.yticks(color='white')

# 设置图例文本颜色
for text in legend.get_texts():
	text.set_color('white')

# 保存图像
# 这里一定要设置facecolor='black',否则plt.rcParams['figure.facecolor'] = 'black'设置无效
plt.savefig('test.png', facecolor='black')
plt.show()

运行结果:
数据可视化——matplotlib设置颜色

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