Matplotlib cor de fundo

Matplotlib é a biblioteca de análise visual amplamente conhecida do Python. Podemos modificar a cor de fundo do gráfico aplicando esta biblioteca. Ele também permite que o usuário ajuste o plano de fundo da área de dimensões e da região gráfica. Neste tutorial em Python, vamos explorar como modificar a tonalidade de fundo em matplotlib, e elucidaremos esse tópico com a ajuda de diferentes instâncias.

Matplotlib modifica o tom de fundo do gráfico usando a função set_facecolor ():

Utilizamos a função set_facecolor () para ajustar o tom de fundo do gráfico. O programa a seguir mostra como utilizar esta função para definir a sombra do fundo.

importar matplotlib.pyplot como plt
plt.rcdefaults ()
Emp = [12, 34, 260, 450, 300, 820]
ano = [2016, 2017, 2018, 2019, 2020, 2021]
fig, ax = pLT.subtramas ()
machado.Lote (ano, EMP)
machado.set_xlabel ("eixo x")
machado.set_ylabel ("eixo y")
machado.set_title ("gráfico")
machado.set_facecolor ("amarelo")
plt.mostrar()

Para execução de código, precisamos primeiro apresentar a biblioteca matplotlib.pyplot como plt. Especificamos a configuração do gráfico chamando o PLT.função rcdefaults (). Agora definimos o número de trabalhadores da empresa. Declaramos uma matriz para esse fim.

Da mesma forma, criamos outra matriz para armazenar os anos. Além disso, criamos um objeto para a figura e também aplicamos o machado.plot () função para desenhar o gráfico. Esta função mantém dois argumentos: anos e número de trabalhadores. Temos que definir os rótulos para o eixo x e o eixo y aplicando a função set_label () separadamente em ambos os eixos.

Utilizamos a função set_title () para definir o título do gráfico. Agora especificamos a cor do fundo do gráfico, então chamamos o machado.Método set_facecolor (). Ele contém apenas um parâmetro que mostra o nome da cor do gráfico. Depois de tudo isso, simplesmente exibimos o gráfico com o PLT.show () função.

Ajuste a tonalidade de fundo para vários gráficos no matplotlib:

Podemos definir o tom de fundo de vários gráficos, fornecendo os eixos.parâmetro facecolor para o rc.Objeto params.

importar matplotlib.pyplot como plt
plt.rcparams ['eixos.facecolor '] =' g '
plt.Subparcela (1,2, 1)
plt.Lote (alcance (4), alcance (6, 10))
plt.Subparcela (1,2, 2)
plt.Lote (alcance (4), intervalo (10, 6, -1))
plt.mostrar()

Temos que importar o pacote matplotlib.PyPlot como PLT para as visualizações gráficas. Agora criamos um objeto denominado 'rc.Params '. E especificamos a cor do fundo, declarando os 'eixos.Facecolor 'elemento deste objeto.

Aqui, criamos duas subparcelas () chamando a função PLT.Subplot () para a primeira e a segunda subtrama. Também definimos o alcance do eixo x e do eixo y para ambas as subparcelas. No final, aplicamos o PLT.Show () função para representar o enredo.

Na saída, obtemos duas subparcelas com a cor verde do fundo.

Ajuste a cor do fundo do gráfico pelo uso do código de cores hexadecimal:

Nesta etapa, notamos como alterar o tom de fundo pelo uso do código hexadecimal da cor.

importar matplotlib.pyplot como plt
fig, ax = pLT.subtramas ()
M = [15, 24, 17, 4, 20, 7]
n = [22, 7, 17, 16, 24, 6]
machado.dispersão (m, n)
machado.set_facecolor ('#1cc4af')
plt.mostrar()

No início do código, integramos a biblioteca, necessária para definir a cor do fundo. Especificamos a figura e o eixo do gráfico, por isso fazemos um objeto da figura. Agora, daremos os valores ao eixo x e do eixo y do gráfico, por isso declaramos duas matrizes diferentes. Esses elementos das matrizes são armazenados em variáveis.

Temos que criar o gráfico de dispersão chamando o machado.função scatter (). As matrizes que definimos logo acima são fornecidas como um argumento para a função Scatter (). Além disso, definimos a cor do fundo do gráfico.

Aqui utilizamos o código hexadecimal da cor. Este parâmetro de 'cor' é dado ao método facecolor (). No término do código, temos que exibir o gráfico de dispersão usando o PLT.Método Show ().

Aqui temos o gráfico de dispersão com a cor da base azul.

MatPlotlib Defina a tonalidade de fundo transparente pelo uso da função alpha ():

A função set alpha () é necessária quando queremos alterar a cor base do gráfico. Torna os eixos translúcidos ou a região gráfica translúcida.

importar matplotlib.pyplot como plt
x = [20, 40, 60, 80, 100, 110]
y = [5, 10, 15, 20, 25, 30]
fig = plt.figura()
Figo.correção.set_facecolor ('vermelho')
Figo.correção.set_alpha (0.9)
ax = fig.add_subplot (111)
machado.correção.set_facecolor ('azul')
machado.correção.set_alpha (0.5)
plt.dispersão (x, y)
plt.mostrar()

A biblioteca necessária matplotlib é importada primeiro para análise visual. Tomamos duas variáveis ​​e depois declaramos matrizes que contêm os conjuntos de dados do eixo x e y. Essas matrizes são armazenadas em variáveis.

Na próxima etapa, chamamos PLT.Figura () Função para desenhar o gráfico. Podemos ajustar a cor de fundo do gráfico com a ajuda de um figo. correção.função set_facecolor (). E da mesma forma, definimos a transparência do gráfico. Para esse fim, o método alpha () é chamado. Podemos fornecer qualquer número de ponto flutuante ao alfa para definir a transparência.

Além disso, inserimos outro enredo no primeiro. O gráfico é desenhado pelo figo.função add_subplot (). O tom de fundo externo é definido pelo método set_facecolor (). Utilizamos a função set_alph () para definir a transparência dos eixos.

Aplicamos o PLT.Método Scatter () para exibir a dispersão. E para representar o gráfico usando o PLT.show () função.

Depois de executar o código acima, obtemos esse tipo de saída. Este gráfico contém o fundo externo e o fundo interno. Especificamos um 0.5 valor para o alfa para o fundo do gráfico e a região do eixo. Então isso mostra que ambas as regiões são completamente densas. Também poderíamos ajustar o valor do alfa, reduzindo -o.

Conclusão:

Neste artigo, abordamos vários métodos para ajustar o fundo de um gráfico em Python e Matplotlib, juntamente com exemplos. Em Matplotlib, definimos a cor da base gráfica para muitas figuras. Também passamos por como selecionar a cor base enquanto utiliza o código de coloração hexadecimal. Por fim, analisamos o método de tornar translúcido o fundo do gráfico.