matplotlib 显示批量图片_如何在 Matplotlib 中更改绘图背景

介绍 Matplotlib是Python中使用最广泛的数据可视化库之一。无论是简单还是复杂的可视化项目，它都是大多数人的首选库。 在本教程中，我们将研究如何在Matplotlib中更改绘图的背景。 导入数据和库 让我们首先导入所需的库。显然，我们将需要Matplotlib，并且将使用Pandas读取数据：

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

具体来说，我们将使用 Seattle Weather Dataset (https://www.kaggle.com/rtatman/did-it-rain-in-seattle-19482017)这个数据集：

weather_data = pd.read_csv("seattleWeather.csv")
print(weather_data.head())

         DATE  PRCP  TMAX  TMIN  RAIN
0  1948-01-01  0.47    51    42  True
1  1948-01-02  0.59    45    36  True
2  1948-01-03  0.42    45    35  True
3  1948-01-04  0.31    45    34  True
4  1948-01-05  0.17    45    32  True

创建绘图 现在，让我们创建一个简单的Matplotlib 散点图，其中包含一些我们想要可视化的变量：

PRCP = weather_data['PRCP']
TMAX = weather_data['TMAX']
TMIN = weather_data['TMIN']

现在，我们将在最低温度和降水之间构建一个散点图，并使用PyPlot中的 show() 函数将其显示。

我们生成的图形是没什么问题，但看起来有点普通。让我们尝试重新自定义它。本文中使用两种不同的方法来自定义绘图的背景。 在Matplotlib中更改绘图背景 现在，让我们继续更改该绘图的背景。我们可以使用两种不同的方法来做到这一点。我们可以更改当前设置为 white 的底部颜色。或者，我们可以使用 imshow() 输入图片。 在Matplotlib中更改轴背景 首先让我们更改底部的颜色。这可以通过 set() 函数，传入 face 参数及其新值来完成，也可以通过专用的 set_facecolor() 函数来完成：

ax = plt.axes()
ax.set_facecolor("orange")
# OR
ax.set(facecolor = "orange")

plt.scatter(TMIN, PRCP)
plt.show()

这两种方法均会产生相同的结果，因为它们都在后台调用相同的函数。 在Matplotlib中更改绘图背景 如果要设置图形的背景并且需要使轴透明，可以在创建图形时使用 set_alpha() 参数来完成。让我们创建一个图形和一个轴对象。当然，您也可以使用 set() 函数，并传递 alpha 属性。 整个图形的颜色将为蓝色，我们首先将轴对象的 alpha 设置为 1.0 ，这意味着完全不透明。我们将轴对象着色为橙色，从而在蓝色图中为我们提供了橙色背景：

fig = plt.figure()
fig.patch.set_facecolor('blue')
fig.patch.set_alpha(0.6)

ax = fig.add_subplot(111)
ax.patch.set_facecolor('orange')
ax.patch.set_alpha(1.0)

plt.scatter(TMIN, PRCP)
plt.show()

现在，让我们看看将 alpha 调整为 0.0 时会发生什么：

fig = plt.figure()
fig.patch.set_facecolor('blue')
fig.patch.set_alpha(0.6)

ax = fig.add_subplot(111)
ax.patch.set_facecolor('orange')
ax.patch.set_alpha(0.0)

plt.scatter(TMIN, PRCP)
plt.show()

注意绘图本身的背景现在是透明的。 将图像添加到Matplotlib中的绘图背景 如果您想将图像用作绘图的背景，则可以使用PyPlot的 imread() 函数来完成。此函数将图像加载到Matplotlib中，该图像可与```imshow()``函数一起显示。 为了在图像上方绘制，必须指定图像的范围。默认情况下，Matplotlib使用图像的左上角作为图像的原点。我们可以给 imshow() 函数提供一个点列表，指定应该显示图像的哪个区域。与子图组合时，可以在图像上方插入另一个图。 让我们使用下雨的图像作为背景：

img = plt.imread("rain.jpg")
fig, ax = plt.subplots()
ax.imshow(img, extent=[-5, 80, -5, 30])
ax.scatter(TMIN, PRCP, color="#ebb734")
plt.show()

范围参数按此顺序接受的参数包括： horizontal_min ， horizontal_max ， vertical_min ， vertical_max) 。在这里，我们读取了图像，将其裁剪并使用 imshow() 在轴上显示。 小结 在本教程中，我们介绍了使用Python和Matplotlib更改绘图背景的几种方法。

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