matplotlib：更改标题和颜色栏文本以及刻度颜色

Question

我想知道如何更改颜色栏中刻度的颜色以及如何更改图形中标题和颜色栏的字体颜色。例如，东西显然在 temp.png 中可见，但在 temp2.​​png 中不可见：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from numpy.random import randn

fig = plt.figure()
data = np.clip(randn(250,250),-1,1)
cax = plt.imshow(data, interpolation='nearest')
plt.title('my random fig')
plt.colorbar()

# works fine
plt.savefig('temp.png')
# title and colorbar ticks and text hidden
plt.savefig('temp2.png', facecolor="black", edgecolor="none")

谢谢

Answer 1

（更新：此答案中的信息已过时，请在下方滚动查看其他最新且更适合新版本的答案）

这可以通过在 matplotlib 中检查和设置对象处理程序的属性来完成。

我编辑了您的代码并在评论中添加了一些解释：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from numpy.random import randn

fig = plt.figure()
data = np.clip(randn(250,250),-1,1)
cax = plt.imshow(data, interpolation='nearest')

title_obj = plt.title('my random fig') #get the title property handler
plt.getp(title_obj)                    #print out the properties of title
plt.getp(title_obj, 'text')            #print out the 'text' property for title
plt.setp(title_obj, color='r')         #set the color of title to red

axes_obj = plt.getp(cax,'axes')                 #get the axes' property handler
ytl_obj = plt.getp(axes_obj, 'yticklabels')     #get the properties for 
                                                #  yticklabels
plt.getp(ytl_obj)                               #print out a list of properties
                                                #  for yticklabels
plt.setp(ytl_obj, color="r")                    #set the color of yticks to red

plt.setp(plt.getp(axes_obj, 'xticklabels'), color='r') #xticklabels: same

color_bar = plt.colorbar()                            #this one is a little bit
cbytick_obj = plt.getp(color_bar.ax.axes, 'yticklabels')                #tricky
plt.setp(cbytick_obj, color='r')

plt.savefig('temp.png')
plt.savefig('temp2.png', facecolor="black", edgecolor="none")

Answer 2

根据之前的答案，我添加了两行来设置颜色条的框颜色和颜色条的刻度颜色：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from numpy.random import randn

fig = plt.figure()
data = np.clip(randn(250,250),-1,1)
cax = plt.imshow(data, interpolation='nearest')

title_obj = plt.title('my random fig') #get the title property handler
plt.setp(title_obj, color='w')         #set the color of title to white

axes_obj = plt.getp(cax,'axes')                        #get the axes' property handler
plt.setp(plt.getp(axes_obj, 'yticklabels'), color='w') #set yticklabels color
plt.setp(plt.getp(axes_obj, 'xticklabels'), color='w') #set xticklabels color

color_bar = plt.colorbar()                            
plt.setp(plt.getp(color_bar.ax.axes, 'yticklabels'), color='w') # set colorbar  
                                                                # yticklabels color
##### two new lines ####
color_bar.outline.set_color('w')                   #set colorbar box color
color_bar.ax.yaxis.set_tick_params(color='w')      #set colorbar ticks color 
##### two new lines ####

plt.setp(cbytick_obj, color='r')
plt.savefig('temp.png')
plt.savefig('temp3.png', facecolor="black", edgecolor="none")

Answer 3

以前的答案没有给出我想要的。 我就是这样做的：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from numpy.random import randn
data = np.clip(randn(250,250),-1,1)
data = np.ma.masked_where(data > 0.5, data)


fig, ax1 = plt.subplots(1,1)

im = ax1.imshow(data, interpolation='nearest')
cb = plt.colorbar(im)

fg_color = 'white'
bg_color = 'black'

# IMSHOW    
# set title plus title color
ax1.set_title('ax1 title', color=fg_color)

# set figure facecolor
ax1.patch.set_facecolor(bg_color)

# set tick and ticklabel color
im.axes.tick_params(color=fg_color, labelcolor=fg_color)

# set imshow outline
for spine in im.axes.spines.values():
    spine.set_edgecolor(fg_color)    

# COLORBAR
# set colorbar label plus label color
cb.set_label('colorbar label', color=fg_color)

# set colorbar tick color
cb.ax.yaxis.set_tick_params(color=fg_color)

# set colorbar edgecolor 
cb.outline.set_edgecolor(fg_color)

# set colorbar ticklabels
plt.setp(plt.getp(cb.ax.axes, 'yticklabels'), color=fg_color)

fig.patch.set_facecolor(bg_color)    
plt.tight_layout()
plt.show()
#plt.savefig('save/to/pic.png', dpi=200, facecolor=bg_color)

Answer 4

虽然其他答案肯定是正确的，但使用样式或特定 rcParams 或使用 tick_params 函数似乎更容易解决这个问题

样式

Matplotlib 提供dark_background 样式。您可以使用它，例如通过plt.style.use("dark_background"):

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

plt.style.use("dark_background")

fig = plt.figure()
data = np.clip(np.random.randn(150,150),-1,1)
plt.imshow(data)
plt.title('my random fig')
plt.colorbar()  

plt.savefig('temp2.png', facecolor="black", edgecolor="none")
plt.show()

或者，如果您需要创建具有和不具有黑色背景的相同图形，可以在上下文中使用样式。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

def create_plot():
    fig = plt.figure()
    data = np.clip(np.random.randn(150,150),-1,1)
    plt.imshow(data)
    plt.title('my random fig')
    plt.colorbar()
    return fig

# create white background plot
create_plot()
plt.savefig('white_bg.png')

with plt.style.context("dark_background"):
    create_plot()
    plt.savefig('dark_bg.png', facecolor="black", edgecolor="none")

在Customizing matplotlib 教程中了解更多信息。

具体的 rcParams

您可以单独设置所需的rcParams，以在脚本中所需的位置构成样式。

例如使任何文本变为蓝色并将 yticks 变为红色：

params = {"text.color" : "blue",
          "xtick.color" : "crimson",
          "ytick.color" : "crimson"}
plt.rcParams.update(params)

这也会自动为刻度线着色。

自定义刻度和标签

您也可以单独自定义图中的对象。对于刻度和刻度标签，有一个 tick_params 方法。例如。只使颜色条的刻度变为红色，

cbar = plt.colorbar()
cbar.ax.tick_params(color="red", width=5, length=10)