祝各位读者朋友假期愉快！

读者朋友们好，今天分享 matplotlib 自定义背景图片。

本文讲一下如何使用 matplotlib 在自定义背景图片上进行图像绘制。比如下方的图片就是在找好背景图之后，使用 matplotlib 绘制而成：

matplotlib是 Python 数据分析 “三剑客” 中，用于进行绘图可视化的库。也是 Python 可视化库种大家最早接触的一个库，基于这个库，已经足够完成我们工作、学习中想要展示的图形。

matplotlib如何更换绘图背景呢？

前面对于 matplotlib 有一定的了解之后，接下来，我们需要看看，怎么在绘图的同时，能够修改 matplotlib 的绘图背景呢？

技多不压身，会总比不会好，知道不知道强。

本文的讲述，主要是围绕如何修改绘图背景展开说明，因此，先用用一个简单的折线图为例，为大家讲述。

我们知道：如果想要使用 matplotlib 绘制一个图形，首先，需要初始化一张画布figure，画布上面会有一个坐标系axes，我们最终的图形就是在这个坐标系上进行绘制的。同时，每一个坐标系上绘制的每一个图形，还有一个坐标轴（如图所示）。现在你清楚这些概念就好啦。

在进行下面的操作之前，我们先导入 matplotlib 库。

import matplotlib.pyplot as plt 

图形不添加任何颜色

plt.figure(figsize=(4,4.5))
x = [1,2,3]
y = [2,4,6]
plt.plot(x,y)
plt.show() 

结果如下：

给画布 figure 添加背景色

# 为画布设置一个背景
fig = plt.figure(figsize=(4,4.5))
# set_facecolor用于设置背景颜色
fig.patch.set_facecolor('red')
# set_alpha用于指定透明度
fig.patch.set_alpha(0.6)

x = [1,2,3]
y = [2,4,6]
plt.plot(x,y)
plt.show() 

结果如下：

给坐标系也添加背景色

# 为画布设置一个背景
fig = plt.figure(figsize=(4,4.5))
fig.patch.set_facecolor('red')
fig.patch.set_alpha(0.6)
# 为坐标系设置一个背景
ax = fig.add_subplot(111)
ax.patch.set_facecolor('yellow')
ax.patch.set_alpha(1)

x = [1,2,3]
y = [2,4,6]
plt.plot(x,y)
plt.show() 

结果如下：

# -*- coding: UTF-8 -*-
"""
@Author  ：叶庭云
@公众号  ：修炼Python
@CSDN    ：https://yetingyun.blog.csdn.net/
"""
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np


img = plt.imread("背景.png", 0)

plt.style.use('dark_background')
fig, ax = plt.subplots(figsize=(16, 8), dpi=100)
ax.imshow(img, extent=[0, 16, -4, 4])

L = 16
x = np.linspace(0, L)
ncolors = len(plt.rcParams['axes.prop_cycle'])
shift = np.linspace(0, L, ncolors, endpoint=False)
for s in shift:
    ax.plot(x, 4 * np.sin(x + s), 'o-')
ax.set_xlabel('x-axis', fontsize=18)
ax.set_ylabel('y-axis', fontsize=18)

ax.set_title("'dark_background' style sheet", fontsize=22)
plt.show()

结果如下：