使用 Matplotlib 自定义绘图坐标轴

简介

在本教程中，我们将学习如何使用 Matplotlib 自定义简单图表的背景、标签和刻度。

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有时，你可能需要等待几秒钟让 Jupyter Notebook 完成加载。由于 Jupyter Notebook 的限制，操作验证无法自动化。

如果你在学习过程中遇到问题，随时向 Labby 提问。课程结束后提供反馈，我们会及时为你解决问题。

我们将首先导入本教程中会用到的必要库。

import matplotlib.pyplot as plt

我们将使用 plt.figure() 方法创建一个图形，该方法会创建一个 matplotlib.figure.Figure 实例。我们将使用 rect.set_facecolor() 方法设置图形的背景颜色。

fig = plt.figure()
rect = fig.patch  ## 一个矩形实例
rect.set_facecolor('lightgoldenrodyellow')

我们将使用 fig.add_axes() 方法向图形中添加坐标轴。我们还将使用 rect.set_facecolor() 方法设置坐标轴的背景颜色。

ax1 = fig.add_axes([0.1, 0.3, 0.4, 0.4])
rect = ax1.patch
rect.set_facecolor('lightslategray')

我们将使用 ax1.tick_params() 方法自定义坐标轴的刻度和标签。我们将设置 x 轴标签的颜色、旋转角度和大小，以及 y 轴刻度的颜色、大小和宽度。

ax1.tick_params(axis='x', labelcolor='tab:red', labelrotation=45, labelsize=16)
ax1.tick_params(axis='y', color='tab:green', size=25, width=3)

最后，我们将使用 plt.show() 方法显示绘图。

plt.show()

在本教程中，我们学习了如何使用 Matplotlib 自定义简单绘图的背景、标签和刻度。我们使用了 plt.figure()、fig.add_axes()、ax1.tick_params() 和 plt.show() 方法来创建和显示绘图。