怎样用Python中的figure背景变成黑色，画布上的曲线变成白色

可以通过设置`matplotlib`的rc参数来实现：

import matplotlib.pyplot as plt

# 设置rc参数
plt.rcParams['figure.facecolor'] = 'black'  # 设置背景为黑色
plt.rcParams['axes.facecolor'] = 'black'  # 设置轴的背景为黑色
plt.rcParams['axes.edgecolor'] = 'white'  # 设置轴的边框为白色
plt.rcParams['axes.labelcolor'] = 'white'  # 设置轴标签的颜色为白色
plt.rcParams['text.color'] = 'white'  # 设置文本颜色为白色
plt.rcParams['xtick.color'] = 'white'  # 设置x轴刻度线颜色为白色
plt.rcParams['ytick.color'] = 'white'  # 设置y轴刻度线颜色为白色

# 绘制图形
plt.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6])
plt.show()

这样就可以将`figure`的背景设置为黑色，轴的背景也是黑色，轴的边框、轴标签、文本、刻度线都设置为白色了。如果需要将其他元素也设置为黑色或白色，可以参考`rcParams`的文档进行设置。

相关问题

python读取excel数据并制作曲线图 ，并设置画布大小以及标题不乱码

好的，对于您的问题，可以按照以下步骤进行操作：

1. 安装必要的库

使用 Python 进行 Excel 文件读取需要使用到 `pandas` 库，绘制曲线图需要使用到 `matplotlib` 库。可以通过以下命令进行安装：

pip install pandas matplotlib

2. 读取 Excel 文件数据

使用 `pandas` 库的 `read_excel` 函数可以轻松读取 Excel 文件数据，例如：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('data.xlsx')

其中，`data.xlsx` 是要读取的 Excel 文件名。

3. 绘制曲线图

使用 `matplotlib` 库的 `plot` 函数可以绘制曲线图，例如：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot(df['x'], df['y'])

其中，`df['x']` 和 `df['y']` 分别是 Excel 文件中 x 轴和 y 轴的数据列。

4. 设置画布大小

使用 `matplotlib` 库的 `figure` 函数可以设置画布大小，例如：

plt.figure(figsize=(8, 6))

其中，`figsize` 参数可以设置画布大小，单位为英寸。

5. 设置标题不乱码

使用 `matplotlib` 库的 `rcParams` 参数可以设置中文字体，例如：

import matplotlib as mpl

mpl.rcParams['font.family'] = 'SimHei'

其中，`SimHei` 是一个中文字体的名称，可以根据需要更改。

综合以上步骤，可以得到以下示例代码：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl

# 读取 Excel 文件数据
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 设置中文字体
mpl.rcParams['font.family'] = 'SimHei'

# 绘制曲线图
plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.plot(df['x'], df['y'])
plt.title('曲线图')
plt.xlabel('x轴')
plt.ylabel('y轴')
plt.show()

其中，`data.xlsx` 是一个包含 x 和 y 数据列的 Excel 文件名，`SimHei` 是一个中文字体的名称，替换成您需要使用的中文字体即可。

python画图figure()和plot

figure()和plot()是Python中matplotlib库中用于绘制图形的两个重要函数。

`figure()`函数用于创建一个新的图形窗口或画布，可以通过指定参数来设置图形的大小、分辨率、背景色等。在使用matplotlib绘图时，通常会先调用`figure()`函数创建一个新的画布，然后在该画布上进行绘图操作。

`plot()`函数用于绘制曲线图或散点图。它接受一系列的数据点，并将其连接起来或者绘制出来。`plot()`函数的参数可以设置线条的颜色、线型、标记符号等。通过不断调用`plot()`函数，可以在同一个图形窗口上绘制多条曲线或散点图。

以下是一个简单的示例代码，演示了如何使用`figure()`和`plot()`函数来绘制一个简单的折线图：

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个新的图形窗口
plt.figure()

# 准备绘制的数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [1, 4, 9, 16, 25]

# 绘制折线图
plt.plot(x, y)

# 设置图形的标题和坐标轴标签
plt.title('Simple Line Plot')
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')

# 显示图形
plt.show()

运行上述代码，将会弹出一个新的图形窗口，其中绘制了一条简单的折线图。