fig.set_facecolor

这是一个 Matplotlib 库中的函数，用于设置图形的背景颜色。可以通过以下代码来设置：

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6])
fig.set_facecolor('white')
plt.show()

这将创建一个简单的图形并将背景颜色设置为白色。

相关问题

def graph_display(): nonlocal t_list_for_x_axis_in_graph_display, current_time, result_list_for_y_axis_in_graph_display, sum_of_count plt.figure() fig = plt.gcf() self.loop_flag = 1 while self.loop_flag: if len(plt.get_fignums()) == 0 or self.stop_thread: plt.close() self.loop_flag = 0 print('loop quit') self.X_quit = 1 break print('drawing') y = result_list_for_y_axis_in_graph_display x = t_list_for_x_axis_in_graph_display plt.xlabel('时间') plt.ylabel('车流量/辆') plt.title('实时流量折线图') fig.set_facecolor(gradient(0.5)) plt.plot(x, y, ls='-', marker='D', mec='yellow', mfc='w') plt.pause(1) try: plt.close() except: pass这里是绘制流量折线图，但是只显示了一个固定的点，没有流量折线

可能是因为在绘制折线图时，只使用了一个固定的点而没有使用实时的数据。你需要在循环中不断更新折线图的数据，这样才能实现实时的流量折线图。可以尝试在循环中添加更新数据的代码，例如从数据源获取最新的流量数据，并添加到折线图的数据中。另外，你也可以考虑使用动态图形库，如matplotlib.animation，来实现更加流畅的实时折线图。

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np fig, ax = plt.subplots() x = np.linspace(0, 2*np.pi, 100) y = np.sin(x) line, = ax.plot(x, y) ax.set_facecolor('white') def on_enter(event): ax.set_facecolor('yellow') fig.canvas.draw() def on_leave(event): ax.set_facecolor('white') fig.canvas.draw() def on_move(event): if event.inaxes == ax: x, y = event.xdata, event.ydata index = np.searchsorted(x, x) if abs(y - line.get_ydata()[index]) < 0.2: ax.text(x, y, f'{y:.2f}', ha='center', va='bottom', fontsize=14) else: ax.texts.clear() fig.canvas.draw() fig.canvas.mpl_connect('axes_enter_event', on_enter) fig.canvas.mpl_connect('axes_leave_event', on_leave) fig.canvas.mpl_connect('motion_notify_event', on_move) plt.show()

这是一个使用 Matplotlib 绘制正弦曲线，并在鼠标移动到曲线上时显示对应的 y 值的交互式图表。其中：

- `fig, ax = plt.subplots()` 创建一个包含单个坐标轴的图表对象。
- `x = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)` 生成一个包含 100 个等间距点的数组。
- `y = np.sin(x)` 用正弦函数计算每个点的 y 值。
- `line, = ax.plot(x, y)` 在坐标轴上绘制出曲线，并将返回的线条对象赋值给 `line`。
- `ax.set_facecolor('white')` 设置坐标轴的背景颜色为白色。
- `on_enter`、`on_leave`、`on_move` 是三个回调函数，用于处理鼠标进入、离开和移动事件。
- `fig.canvas.mpl_connect` 将回调函数与图表对象的事件连接起来，实现交互式功能。
- `plt.show()` 显示图表。

当鼠标移动到曲线上时，如果鼠标所在位置距离曲线上某个点的 y 值小于 0.2，则在该点处显示对应的 y 值。否则清除之前的文本。同时，当鼠标进入坐标轴时，将坐标轴的背景颜色改为黄色，鼠标离开时恢复为白色。