Color de fondo matplotlib
Matplotlib modifica el tono de fondo del gráfico utilizando la función set_facecolor ():
Utilizamos la función set_facecolor () para ajustar el tono de fondo del gráfico. El siguiente programa muestra cómo utilizar esta función para establecer el tono de fondo.
Importar matplotlib.Pyplot como PLTPLT.rcDefaults ()
Emp = [12, 34, 260, 450, 300, 820]
año = [2016, 2017, 2018, 2019, 2020, 2021]
Fig, Ax = PLT.subtramas ()
hacha.Parcela (año, EMP)
hacha.set_xlabel ("eje x")
hacha.set_ylabel ("eje y")
hacha.set_title ("gráfico")
hacha.set_facecolor ("amarillo")
PLT.espectáculo()
Para la ejecución del código, primero tenemos que presentar la biblioteca matplotlib.Pyplot como PLT. Especificamos la configuración del gráfico llamando al PLT.función rcDefaults (). Ahora definimos el número de trabajadores en la empresa. Declaramos una matriz para este propósito.
Del mismo modo, creamos otra matriz para almacenar los años. Además, creamos un objeto para la figura, y también aplicamos el hacha.Función tram () para dibujar el gráfico. Esta función tiene dos argumentos: años y número de trabajadores. Tenemos que configurar las etiquetas tanto para el eje x como para el eje y aplicando la función set_label () por separado en ambos ejes.
Utilizamos la función set_title () para definir el título del gráfico. Ahora especificamos el color del fondo del gráfico, por lo que llamamos al hacha.set_facecolor () método. Contiene solo un parámetro que muestra el nombre del color del gráfico. Después de todo esto, simplemente mostramos el gráfico con el PLT.función show ().
Ajuste el tinte de fondo para múltiples gráficos en matplotlib:
Podemos establecer el tono de fondo de múltiples gráficos proporcionando los ejes.Parámetro facecolor para el RC.Objeto params.
Importar matplotlib.Pyplot como PLTPLT.rcParams ['ejes.facecolor '] =' g '
PLT.subtrama (1,2, 1)
PLT.Parcela (rango (4), rango (6, 10))
PLT.subtrama (1,2, 2)
PLT.Parcela (rango (4), rango (10, 6, -1))
PLT.espectáculo()
Tenemos que importar el paquete matplotlib.Pyplot como PLT para las visualizaciones gráficas. Ahora creamos un objeto denominado 'RC.Params '. Y especificamos el color del fondo declarando los 'ejes.elemento facecolor a este objeto.
Aquí creamos dos subtramas () llamando a la función PLT.subplot () para la primera y segunda subplot. También definimos el rango del eje x y el eje y para ambas subtramas. Al final, aplicamos el PLT.función show () para representar la trama.
En la salida, obtenemos dos subtramas con el color verde del fondo.
Ajuste el color de fondo gráfico mediante el uso del código de color hexadecimal:
En este paso, notamos cómo cambiar el tono de fondo mediante el uso del código hexadecimal del color.
Importar matplotlib.Pyplot como PLTFig, Ax = PLT.subtramas ()
M = [15, 24, 17, 4, 20, 7]
n = [22, 7, 17, 16, 24, 6]
hacha.dispersión (m, n)
hacha.set_facecolor ('#1cc4af')
PLT.espectáculo()
Al comienzo del código, integramos la biblioteca, que se requiere para establecer el color de fondo. Especificamos la figura y el eje del gráfico, por lo que hacemos un objeto de la figura. Ahora daremos los valores al eje x y el eje y del gráfico, por lo que declaramos dos matrices diferentes. Estos elementos de las matrices se almacenan en variables.
Tenemos que crear el gráfico de dispersión llamando al hacha.función de dispersión (). Las matrices que definimos justo arriba se proporcionan como un argumento a la función de dispersión (). Además, definimos el color del fondo gráfico.
Aquí utilizamos el código hexadecimal del color. Este parámetro de 'color' se da al método facecolor (). Al finalizar el código, tenemos que mostrar el gráfico de dispersión utilizando el PLT.método show ().
Aquí obtenemos el gráfico de dispersión que tiene color de base azul.
Matplotlib Establece el tinte de fondo transparente mediante el uso de la función alfa ():
Se requiere la función set alfa () cuando queremos cambiar el color base del gráfico. Hace que los ejes sean translúcidos o deja la región gráfica translúcida.
Importar matplotlib.Pyplot como PLTx = [20, 40, 60, 80, 100, 110]
y = [5, 10, 15, 20, 25, 30]
Fig = PLT.cifra()
higo.parche.set_facecolor ('rojo')
higo.parche.set_alpha (0.9)
Ax = Fig.add_subplot (111)
hacha.parche.set_facecolor ('azul')
hacha.parche.set_alpha (0.5)
PLT.dispersión (x, y)
PLT.espectáculo()
La biblioteca requerida se importa primero para análisis visual. Tomamos dos variables, y luego declaramos matrices que contienen los conjuntos de datos del eje x e y. Estas matrices se almacenan en variables.
En el siguiente paso, llamamos a PLT.Figura () función para dibujar el gráfico. Podemos ajustar el color de fondo del gráfico con la ayuda de un higo. parche.Función set_facecolor (). Y de manera similar, definimos la transparencia del gráfico. Para este propósito se llama al método alfa (). Podemos proporcionar cualquier número de punto flotante al alfa para establecer la transparencia.
Además de esto, insertamos otra gráfica en la primera. El gráfico es dibujado por el higo.función add_subplot (). El tono de fondo externo se define mediante el método set_facecolor (). Utilizamos la función set_alph () para definir la transparencia de los ejes.
Aplicamos el PLT.método shatter () para mostrar la dispersión. Y representar el gráfico usando el PLT.función show ().
Después de ejecutar el código anterior, obtenemos este tipo de salida. Este gráfico contiene el fondo exterior y el fondo interno. Especificamos un 0.5 valor al alfa para el fondo gráfico y la región del eje. Entonces muestra que ambas regiones son completamente densas. También podríamos ajustar el valor del alfa reduciéndolo.
Conclusión:
En este artículo, hemos cubierto numerosos métodos para ajustar el fondo de un gráfico en Python y Matplotlib, junto con ejemplos. En matplotlib, definimos el color de la base gráfica para muchas figuras. También pasamos por cómo seleccionar el color base mientras utilizamos el código de coloración hexadecimal. Por último, hemos analizado el método para hacer que el fondo gráfico sea translúcido.