我正在遍历一堆包含各种测量值的 CSV 文件。
每个文件可能来自 4 个不同数据源之一。
在每个文件中,我将数据合并到每月数据集中,然后将其绘制在 3x4 网格中。保存此图后,循环继续并对下一个文件执行相同操作。
这部分我已经弄清楚了,但是我想为图表添加一个视觉线索,以了解它是什么数据。据我了解(并尝试过)
plt.subplot(4,3,1)
plt.hist(Jan_Data,facecolor='Red')
plt.ylabel('value count')
plt.title('January')
确实有效,但是通过这种方式,我必须将 facecolor='Red'
手动添加到每 12 个子图中。在这种情况下,遍历这些图是行不通的,因为我只希望 ylabel
用于最左边的图,而 xlabel
用于底行。
在开头设置facecolor
fig = plt.figure(figsize=(20,15),facecolor='Red')
不起作用,因为它现在只更改 20 x 15 图形的背景颜色,随后在我将它保存为 PNG 时被忽略,因为它只设置为屏幕输出。
那么对于 plt.hist(...
或者 plt.savefig(...
是否只有一个简单的setthecolorofallbars='Red'
命令我丢失,还是我应该将其复制粘贴到所有十二个月?
最佳答案
您可以使用 mpl.rc("axes", color_cycle="red")
为所有轴设置默认颜色循环。
在这个小玩具示例中,我使用 with mpl.rc_context
block 将 mpl.rc
的效果限制为仅 block 。这样您就不会破坏整个 session 的默认参数。
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pylab as plt
import numpy as np
np.random.seed(42)
# create some toy data
n, m = 2, 2
data = []
for i in range(n*m):
data.append(np.random.rand(30))
# and do the plotting
with mpl.rc_context():
mpl.rc("axes", color_cycle="red")
fig, axes = plt.subplots(n, m, figsize=(8,8))
for ax, d in zip(axes.flat, data):
ax.hist(d)
关于python - 如何一次更改多个子图的颜色?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/28671056/