介绍Matplotlib是Python中使用最广泛的数据可视化库之一。无论是简单还是复杂的可视化项目,它都是大多数人的首选库。在本教程中,我们将研究如何在Matplotlib中更改绘图的背景。导入数据和库让我们首先导入所需的库。显然,我们将需要Matplotlib,并且将使用Pandas读取数据:

import matplotlib.pyplot as pltimport pandas as pd

具体来说,我们将使用Seattle Weather Dataset(https://www.kaggle.com/rtatman/did-it-rain-in-seattle-19482017)这个数据集:

weather_data = pd.read_csv("seattleWeather.csv")print(weather_data.head())
         DATE  PRCP  TMAX  TMIN  RAIN0  1948-01-01  0.47    51    42  True1  1948-01-02  0.59    45    36  True2  1948-01-03  0.42    45    35  True3  1948-01-04  0.31    45    34  True4  1948-01-05  0.17    45    32  True

创建绘图现在,让我们创建一个简单的Matplotlib 散点图,其中包含一些我们想要可视化的变量:

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

现在,我们将在最低温度和降水之间构建一个散点图,并使用PyPlot中的show()函数将其显示。

我们生成的图形是没什么问题,但看起来有点普通。让我们尝试重新自定义它。本文中使用两种不同的方法来自定义绘图的背景。在Matplotlib中更改绘图背景现在,让我们继续更改该绘图的背景。我们可以使用两种不同的方法来做到这一点。我们可以更改当前设置为white的底部颜色。或者,我们可以使用imshow()输入图片。在Matplotlib中更改轴背景首先让我们更改底部的颜色。这可以通过set()函数,传入face参数及其新值来完成,也可以通过专用的set_facecolor()函数来完成:

ax = plt.axes()ax.set_facecolor("orange")# ORax.set(facecolor = "orange")

plt.scatter(TMIN, PRCP)plt.show()

这两种方法均会产生相同的结果,因为它们都在后台调用相同的函数。在Matplotlib中更改绘图背景如果要设置图形的背景并且需要使轴透明,可以在创建图形时使用set_alpha()参数来完成。让我们创建一个图形和一个轴对象。当然,您也可以使用set()函数,并传递alpha属性。整个图形的颜色将为蓝色,我们首先将轴对象的alpha设置为1.0,这意味着完全不透明。我们将轴对象着色为橙色,从而在蓝色图中为我们提供了橙色背景:

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()

现在,让我们看看将alpha调整为0.0时会发生什么:

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()

注意绘图本身的背景现在是透明的。将图像添加到Matplotlib中的绘图背景如果您想将图像用作绘图的背景,则可以使用PyPlot的imread()函数来完成。此函数将图像加载到Matplotlib中,该图像可与```imshow()``函数一起显示。为了在图像上方绘制,必须指定图像的范围。默认情况下,Matplotlib使用图像的左上角作为图像的原点。我们可以给imshow()函数提供一个点列表,指定应该显示图像的哪个区域。与子图组合时,可以在图像上方插入另一个图。让我们使用下雨的图像作为背景:

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()

范围参数按此顺序接受的参数包括:horizontal_minhorizontal_maxvertical_minvertical_max)。在这里,我们读取了图像,将其裁剪并使用imshow()在轴上显示。小结在本教程中,我们介绍了使用Python和Matplotlib更改绘图背景的几种方法。

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