Matplotlib 提供了广泛的自定义选项，用于创建视觉上吸引人的图表。一种常见的增强功能是调整图表的背景颜色。本指南演示了如何使用各种方法修改背景颜色，包括单个图表和多个图表。
目录
设置单个图表背景
为了精确控制单个图表的背景，可以使用Axes对象的set_facecolor()方法。此方法接受各种颜色规范。
import matplotlib.pyplot as plt
# 样本数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 1, 3, 5]
# 创建图表
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y)
# 使用不同的方法设置背景颜色
ax.set_facecolor('lightblue') # 命名颜色
ax.set_facecolor('#FFD700') # 十六进制颜色代码
ax.set_facecolor((1, 0.5, 0)) # RGB 元组
# 添加标题和标签
ax.set_title('带有自定义背景的图表')
ax.set_xlabel('X轴')
ax.set_ylabel('Y轴')
plt.show()
设置默认图表背景
要在脚本中的所有后续图表上应用一致的背景颜色，请使用rcParams修改Matplotlib的样式设置。当生成具有统一样式的众多图表时，此方法可以简化流程。
import matplotlib.pyplot as plt
# 设置默认背景颜色
plt.rcParams['axes.facecolor'] = 'lightgray'
# 创建多个图表
plt.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6])
plt.show()
plt.plot([1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8])
plt.show()
应用于子图
在使用子图时，可以使用fig.axes单独访问每个子图的Axes对象，并对每个对象应用set_facecolor()。
import matplotlib.pyplot as plt
fig, axes = plt.subplots(2, 2)
axes[0, 0].set_facecolor('lightblue')
axes[0, 1].set_facecolor('lightgreen')
axes[1, 0].set_facecolor('lightyellow')
axes[1, 1].set_facecolor('pink')
plt.show()
修改图形背景
要更改整个图形的背景，而不仅仅是绘图区域，请使用fig.patch.set_facecolor()。
import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots()
fig.patch.set_facecolor('whitesmoke') #更改图形背景
ax.plot([1,2,3],[4,5,6])
plt.show()
重置颜色
要恢复到Matplotlib的默认颜色，请重新启动Python内核或重置rcParams字典：
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams.update(plt.rcParamsDefault)
结论
掌握Matplotlib中的背景颜色自定义可以增强图表的清晰度和视觉吸引力。本指南提供了控制背景颜色的多功能技术，可以满足单个图表的需要，并保持多个图表之间的一致样式。