So ändern Sie die Hintergrundfarbe in Matplotlib (mit Beispielen)

Der einfachste Weg, die Hintergrundfarbe eines Diagramms in Matplotlib zu ändern, ist die Verwendung des Arguments set_facecolor().

Wenn Sie ein Diagramm und eine Achse in Matplotlib mit der folgenden Syntax definieren:

fig, ax = plt.subplots()

Anschließend können Sie einfach die folgende Syntax verwenden, um die Hintergrundfarbe des Diagramms zu definieren:

ax.set_facecolor('pink')

Dieses Tutorial enthält einige Beispiele für die praktische Verwendung dieser Funktion.

Beispiel 1: Festlegen der Hintergrundfarbe mithilfe des Farbnamens

Der folgende Code zeigt, wie Sie die Hintergrundfarbe eines Matplotlib-Diagramms mithilfe des Namens einer Farbe festlegen:

import matplotlib.pyplot as plt

# Plot und Achse definieren
fig, ax = plt.subplots()

# Definieren Sie zwei Arrays zum Diagramm
A = [3, 5, 5, 6, 7, 8]
B = [12, 14, 17, 20, 22, 27]

# Streudiagramm erstellen und Hintergrundfarbe als Pink angeben
ax.scatter(A, B)
ax.set_facecolor('pink')

# Streudiagramm anzeigen
plt.show()

Beispiel 2: Festlegen der Hintergrundfarbe mithilfe des Hex-Farbcodes

Der folgende Code zeigt, wie Sie die Hintergrundfarbe eines Matplotlib-Diagramms mithilfe eines hexadezimalen Farbcodes festlegen:

import matplotlib.pyplot as plt

# Diagramm und Achse definieren
fig, ax = plt.subplots()

# Definieren Sie zwei Arrays zum Diagramm
A = [3, 5, 5, 6, 7, 8]
B = [12, 14, 17, 20, 22, 27]

# Streudiagramm erstellen und Hintergrundfarbe als Pink angeben
ax.scatter(A, B)
ax.set_facecolor('#33FFA2')

# Streudiagramm anzeigen
plt.show()

Beispiel 3: Festlegen der Hintergrundfarbe eines bestimmten Subplots

Manchmal haben Sie mehr als einen Matplotlib-Plot. In diesem Fall können Sie den folgenden Code verwenden, um die Hintergrundfarbe für ein einzelnes Diagramm anzugeben:

import matplotlib.pyplot as plt

# Subplots definieren
fig, ax = plt.subplots(2, 2)
fig.tight_layout()

# Definieren Sie die Hintergrundfarbe, die für jeden Subplot verwendet werden soll
ax[0,0].set_facecolor('blue')
ax[0,1].set_facecolor('pink')
ax[1,0].set_facecolor('green')
ax[1,1].set_facecolor('red')

# Subplots anzeigen
plt.show()

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