Matplotlib sfondo colore
Matplotlib modifica la tonalità di sfondo del grafico utilizzando la funzione set_facecolor ():
Utilizziamo la funzione set_facecolor () per regolare la tonalità di sfondo del grafico. Il seguente programma mostra come utilizzare questa funzione per impostare l'ombra dello sfondo.
Importa matplotlib.Pyplot come PltPlt.rcdefaults ()
EMP = [12, 34, 260, 450, 300, 820]
Anno = [2016, 2017, 2018, 2019, 2020, 2021]
Fig, ax = PLT.sottotrame ()
ascia.Trama (anno, emp)
ascia.set_xlabel ("x-axis")
ascia.set_ylabel ("Y-Axis")
ascia.set_title ("grafico")
ascia.set_facecolor ("giallo")
Plt.spettacolo()
Per l'esecuzione del codice, dobbiamo prima introdurre la libreria matplotlib.Pyplot come Plt. Specifichiamo la configurazione del grafico chiamando il PLT.funzione rcdefaults (). Ora definiamo il numero di lavoratori nell'azienda. Dichiariamo un array per questo scopo.
Allo stesso modo, creiamo un altro array per conservare gli anni. Inoltre, creiamo un oggetto per la figura e applichiamo anche l'ascia.Plot () funzione per disegnare il grafico. Questa funzione contiene due argomenti: anni e numero di lavoratori. Dobbiamo impostare le etichette sia per l'asse x che per l'asse y applicando la funzione set_label () separatamente su entrambi gli assi.
Utilizziamo la funzione set_title () per definire il titolo del grafico. Ora specifichiamo il colore dello sfondo del grafico, quindi chiamiamo l'ascia.Metodo set_facecolor (). Contiene solo un parametro che mostra il nome del colore del grafico. Dopo tutto ciò, visualizziamo semplicemente il grafico con il PLT.Show () funzione.
Regola la tinta di sfondo per più grafici in matplotlib:
Possiamo impostare la tonalità di sfondo di più grafici fornendo gli assi.Parametro FaceColor a RC.Oggetto parametri.
Importa matplotlib.Pyplot come PltPlt.rcparams ['assi.faceColor '] =' G '
Plt.sottotrama (1,2, 1)
Plt.Trama (intervallo (4), intervallo (6, 10))
Plt.sottotrama (1,2, 2)
Plt.Trama (intervallo (4), intervallo (10, 6, -1))
Plt.spettacolo()
Dobbiamo importare pacchetto matplotlib.Pyplot come PLT per le visualizzazioni grafiche. Ora creiamo un oggetto chiamato "RC.Parametri. E specifichiamo il colore dello sfondo dichiarando gli assi.Elemento FaceColor su questo oggetto.
Qui creiamo due sottotrame () chiamando la funzione PLT.sottotrama () per la prima e la seconda sottotrama. Abbiamo anche definito l'intervallo dell'asse X e l'asse Y per entrambi i sottotrame. Alla fine, applichiamo il PLT.show () funzione per rappresentare la trama.
Nell'output, otteniamo due sottotrame con il colore verde dello sfondo.
Regola il colore dello sfondo del grafico mediante il codice colore esadecimale:
In questo passaggio, notiamo come modificare la tonalità di sfondo dall'uso del codice esadecimale del colore.
Importa matplotlib.Pyplot come PltFig, ax = PLT.sottotrame ()
M = [15, 24, 17, 4, 20, 7]
n = [22, 7, 17, 16, 24, 6]
ascia.dispersione (m, n)
ascia.set_facecolor ('#1cc4af')
Plt.spettacolo()
All'inizio del codice, integriamo la libreria, necessaria per impostare il colore di sfondo. Specifichiamo la figura e l'asse del grafico, quindi creiamo un oggetto della figura. Ora daremo i valori all'asse x e all'asse Y del grafico, quindi dichiariamo due array diversi. Questi elementi degli array sono archiviati in variabili.
Dobbiamo creare il grafico a dispersione chiamando l'ascia.funzione di dispersione. Gli array che abbiamo definito appena sopra sono forniti come argomento alla funzione Scatter (). Inoltre, abbiamo definito il colore dello sfondo del grafico.
Qui utilizziamo il codice esadecimale del colore. Questo parametro di "colore" è dato al metodo faceColor (). Al termine del codice, dobbiamo visualizzare il grafico a dispersione utilizzando il PLT.METODO SHOW ().
Qui otteniamo il grafico a dispersione con colore di base blu.
Matplotlib Imposta la tinta di sfondo trasparente mediante l'uso della funzione Alpha ():
La funzione set alfa () è richiesta quando vogliamo cambiare il colore di base del grafico. Rende traslucidi gli assi o rende la regione del grafico traslucido.
Importa matplotlib.Pyplot come PltX = [20, 40, 60, 80, 100, 110]
Y = [5, 10, 15, 20, 25, 30]
FIG = PLT.figura()
Fico.toppa.set_facecolor ('rosso')
Fico.toppa.set_alpha (0.9)
AX = FIG.ADD_SUBPLOT (111)
ascia.toppa.set_facecolor ('blu')
ascia.toppa.set_alpha (0.5)
Plt.dispersione (x, y)
Plt.spettacolo()
La libreria richiesta matplotlib viene importata per prima per l'analisi visiva. Prendiamo due variabili, quindi dichiariamo array che contengono i set di dati dell'asse x e y. Questi array sono archiviati in variabili.
Nel passaggio successivo, chiamiamo PLT.Figura () funzione per disegnare il grafico. Possiamo regolare il colore di sfondo del grafico con l'aiuto di un fig. toppa.funzione set_facecolor (). E allo stesso modo, definiamo la trasparenza del grafico. A tale scopo il metodo Alpha () è chiamato. Possiamo fornire qualsiasi numero di punto mobile all'alfa per l'impostazione della trasparenza.
Oltre a ciò, inseriamo un'altra trama nel primo. Il grafico è disegnato dal fig.funzione add_subblot (). La tonalità di sfondo esterna è definita dal metodo set_facecolor (). Utilizziamo la funzione set_alph () per definire la trasparenza degli assi.
Applichiamo il PLT.metodo Scatter () per visualizzare la dispersione. E per rappresentare il grafico usando il PLT.Show () funzione.
Dopo aver eseguito il codice sopra, otteniamo questo tipo di output. Questo grafico contiene lo sfondo esterno e lo sfondo interno. Abbiamo specificato un 0.5 valore all'alfa per lo sfondo del grafico e la regione dell'asse. Quindi mostra che entrambe le regioni sono completamente dense. Potremmo anche regolare il valore dell'alfa riducendolo.
Conclusione:
In questo articolo, abbiamo trattato numerosi metodi per regolare lo sfondo di un grafico in Python e Matplotlib, insieme ad esempi. In matplotlib, definiamo il colore della base grafica per molte figure. Passiamo anche a selezionare il colore di base durante l'utilizzo del codice da colorare esadecimale. Infine, abbiamo esaminato il metodo per rendere traslucido lo sfondo grafico.