Question

我想使用 subplot 制作多图，这样一个或多个特定子图的背景颜色与其他子图不同，如下例所示：

example

请注意，我对设置子图外部补丁的背景颜色而不是图内部的背景颜色感兴趣（可以使用 facecolor='gray' 完成）。这是因为我想绘制密度图，并且想将其中的一些与其余的区分开来。

我发现了类似 this 之类的问题，例如每行子图都有不同的背景颜色，但我无法修改代码以便可以将颜色应用于特定的子图（例如（ 1,2), (1,3), (2,1) 和 (2,2) 如上图所示）。

这是一个示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

fig, subs = plt.subplots(3,3,figsize=(10,10))

images = []
for i in range(3):
    for j in range(3): 
        data = np.random.rand(20,20)
        images.append(subs[i, j].imshow(data))
        subs[i, j].label_outer()

plt.show()

任何帮助将不胜感激。

Answer 1

根据[这篇文章]您可以使用fig.patches.extend在图形上绘制一个矩形。高 zorder 的矩形将在子图的顶部，低 zorder 可以在后面。

现在，属于子地块周围的确切区域没有明确定义。一种简单的方法是为每个子图提供相等的空间，但这对于共享轴和靠近图形边缘的空白都不太适用。

示例代码使用不同数量的列和行来确保水平和垂直计算不会翻转。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

fig, subs = plt.subplots(3, 4, figsize=(10, 8))
images = []
for i in range(3):
    for j in range(4):
        data = np.random.rand(20, 20)
        images.append(subs[i, j].imshow(data))
        subs[i, j].label_outer()

m, n = subs.shape
for _ in range(50):
    i = np.random.randint(m)
    j = np.random.randint(n)
    color = ['r', 'b', 'g'][np.random.randint(3)]
    fig.patches.extend([plt.Rectangle((j / n, (m - 1 - i) / m), 1 / n, 1 / m,
                                      fill=True, color=color, alpha=0.2, zorder=-1,
                                      transform=fig.transFigure, figure=fig)])
plt.show()

另一种方法是使用 subs[i, j].get_tightbbox(fig.canvas.get_renderer())，但该边界框仅包含属于子图的文本，仅此而已。

一种更复杂的方法是计算相邻子图之间的差异，并使用它来扩大子图轴所占的面积：

m, n = subs.shape
bbox00 = subs[0, 0].get_window_extent()
bbox01 = subs[0, 1].get_window_extent()
bbox10 = subs[1, 0].get_window_extent()
pad_h = 0 if n == 1 else bbox01.x0 - bbox00.x0 - bbox00.width
pad_v = 0 if m == 1 else bbox00.y0 - bbox10.y0 - bbox10.height
for _ in range(20):
    i = np.random.randint(m)
    j = np.random.randint(n)
    color = ['r', 'b', 'g'][np.random.randint(3)]
    bbox = subs[i, j].get_window_extent()
    fig.patches.extend([plt.Rectangle((bbox.x0 - pad_h / 2, bbox.y0 - pad_v / 2),
                                      bbox.width + pad_h, bbox.height + pad_v,
                                      fill=True, color=color, alpha=0.2, zorder=-1,
                                      transform=None, figure=fig)])

根据情节的布局，它仍然不完美。该方法可以进一步细化，例如对第一列和最低行进行特殊处理。如果重叠不是问题，也可以通过 get_tightbbox() 的结果扩展边界框，使用较浅的颜色和 alpha=1。

这就是四个边都有刻度标签的图的样子：

Answer 2

设置 fig 的颜色：

fig, subs = plt.subplots(3,3,figsize=(10,10))

images = []
for i in range(3):
    for j in range(3): 
        data = np.random.rand(20,20)
        images.append(subs[i, j].imshow(data))
        subs[i, j].label_outer()

# this    
fig.set_facecolor('red')
plt.show()

输出：

Answer 3

我使用的替代解决方案是使用特定颜色填充图像：

img_padded = cv2.copyMakeBorder(img, border_size, border_size, border_size, border_size, cv2.BORDER_CONSTANT, value=[0, 255, 0]);

有没有办法在 python matplotlib 中设置特定子图的背景颜色？

3 个答案: