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如何在 Matplotlib 中更改绘图背景
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
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
PRCP = weather_data['PRCP']
TMAX = weather_data['TMAX']
TMIN = weather_data['TMIN']
show()函数将其显示。white的底部颜色。或者，我们可以使用imshow（）输入图片。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()
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。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()
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()
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。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。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()
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。推荐阅读
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