修改matplotlib的subplots的toolbar的坐标显示，如果为绿色则显示Pass，红色则显示为fail

在Matplotlib中，如果你想要修改subplots工具栏上的坐标轴标签颜色，这通常是通过设置`ytick.color`和`xtick.color`属性来实现的，而不是直接针对toolbar。然而，对于SubplotToolbar（即交互式图例、放大、缩小等功能），其自身并不提供这样的颜色定制选项。

默认情况下，Matplotlib的工具栏并不会显示“Pass”或“Fail”的状态，它更多的是用于基本的绘图操作控制。若要根据某些条件改变坐标轴的颜色，你可能需要自定义一个函数或回调，在满足特定逻辑时动态改变坐标轴的颜色。

如果你想基于某个计算结果（比如数据评估得分）来改变颜色，一种做法是在绘制图表时，根据这个结果给每个坐标轴添加一个额外的艺术文本（annotate），并设置颜色。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

def update_axis_color(axis, status):
    axis.set_color('green' if status == 'pass' else 'red')

# 假设data_scores是一个包含'pass'或'fail'元素的数组
data_scores = ... # ['pass', 'fail', 'pass', 'fail']
fig, axs = plt.subplots()
axs.plot(np.random.rand(4))

for ax, score in zip(axs.get_lines(), data_scores):
    # 假设get_data()返回的是x轴值
    x_data = ax.get_data()[0]
    ax.annotate(score, (x_data[0], 0), xytext=(5, -5), textcoords='offset points',
                va="bottom", ha="left", color='green' if score == 'pass' else 'red')
    
plt.show()

# 当然，你需要定义update_axis_color函数，并且确保它能在适当的地方（例如按钮点击事件）被触发