matplotlib简介

matplotlib是Python数据分析“三剑客”中，用于进行绘图可视化的库。也是Python可视化库种大家最早接触的一个库，基于这个库，我们差不多可以完成我们工作、学习中想要展示的图形。

matplotlib库的学习，其实不那么简单，但是又是那么简单。对于刚刚学习这个库的朋友来说，他会觉得这个库的代码、参数怎么那么多？都不知道每一步该写什么。但是随着你慢慢深入的学习和了解以后，你会发现：掌握了绘图原理以后，一切都是那么的简单。

matplotlib绘图原理：matplotlib绘图原理

matplotlib如何更换绘图背景呢？

前面对于matplotlib有一定的了解之后，接下来，我们需要看看，怎么在绘图的同时，能够修改matplotlib的绘图背景呢？

任何知识的存在，一定是有它存在的必要的，如果说对你没用，只是说目前你不需要它。但是，技多不压身，会总比不会好，知道总比未知强。

本文的讲述，我们主要是围绕“如何修改绘图背景展开说明”，因此，仅用一个简单的折线图为例，为大家讲述。

1）简单说明

我们知道：如果想要使用matplotlib绘制一个图形，首先，需要初始化一张画布figure，画布上面会有一个坐标系axes，我们最终的图形就是在这个坐标系上进行绘制的。同时，每一个坐标系上绘制的每一个图形，还有一个坐标轴（如图所示）。现在你清楚这些概念就行了。

在进行下面的讲解之前，我们先导入matplotlib库。

import matplotlib.pyplot as plt

2）图形不添加任何颜色

plt.figure(figsize=(4,4.5))
x = [1,2,3]
y = [2,4,6]
plt.plot(x,y)
plt.show()

结果如下：

3）给画布figure添加背景色

# 为画布设置一个背景
fig = plt.figure(figsize=(4,4.5))
# set_facecolor用于设置背景颜色
fig.patch.set_facecolor('red')
# set_alpha用于指定透明度
fig.patch.set_alpha(0.6)x = [1,2,3]
y = [2,4,6]
plt.plot(x,y)
plt.show()

结果如下：

4）给坐标系也添加背景色

# 为画布设置一个背景
fig = plt.figure(figsize=(4,4.5))
fig.patch.set_facecolor('red')
fig.patch.set_alpha(0.6)
# 为坐标系设置一个背景
ax = fig.add_subplot(111)
ax.patch.set_facecolor('yellow')
ax.patch.set_alpha(1)x = [1,2,3]
y = [2,4,6]
plt.plot(x,y)
plt.show()

结果如下：

5）给坐标系添加“自定义背景”

这个地方需要注意的一点就是：imshow的extent参数设置，注意要和你的绘图坐标轴刻度相一致。

img = plt.imread("哆啦A梦.jpg")
fig,ax = plt.subplots()
ax.imshow(img,extent=[1, 10, 2, 11])x = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
y = [2,3,4,5,6,7,8,9,10,11]
plt.plot(x,y,c="red")
plt.show()

结果如下：

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