Python 如何一次更改多个子批次的颜色？

我正在循环浏览一组包含各种测量值的CSV文件

每个文件可能来自4个不同的数据源之一

在每个文件中，我将数据合并到每月数据集中，然后在3x4网格中绘制。保存此绘图后，循环将继续，并对下一个文件执行相同的操作

这一部分我已经弄明白了，但是我想给情节添加一个视觉线索，关于它是什么数据。据我所知（并尝试过）

确实有效，但是这样，我必须手动将

facecolor='Red'

添加到每12个子批次中。在绘图中循环不会在这种情况下起作用，因为我希望

ylabel

仅用于最左边的绘图，而

xlabel

s用于最下面的一行

在中的开头设置

facecolor

fig = plt.figure(figsize=(20,15),facecolor='Red')

不起作用，因为它现在只更改20乘15的图形的背景色，当我将其保存到PNG时，它会被忽略，因为它只设置为屏幕输出

---

因此，对于

plt.hist（…

或

plt.savefig（…

我丢失了，还是应该复制粘贴到所有12个月？

x和y标签的问题（使用循环时）可以使用

plt.subplot

解决，因为您可以单独访问每个轴

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy.random

# creating figure with 4 plots
fig,ax = plt.subplots(2,2)

# some data
data = numpy.random.randn(4,1000)

# some titles
title = ['Jan','Feb','Mar','April']

xlabel = ['xlabel1','xlabel2']
ylabel = ['ylabel1','ylabel2']

for i in range(ax.size):
    a = ax[i/2,i%2]
    a.hist(data[i],facecolor='r',bins=50)
    a.set_title(title[i])

# write the ylabels on all axis on the left hand side
for j in range(ax.shape[0]):
    ax[j,0].set_ylabel(ylabel[j])

# write the xlabels an all axis on the bottom
for j in range(ax.shape[1]):
    ax[-1,j].set_xlabel(xlabels[j])


fig.tight_layout()

所有非恒定的功能（如标题）都可以放入数组并放置在相应的轴上。

您可以使用

mpl.rc（“轴”，color\u cycle=“red”）

为所有轴设置默认颜色周期

在这个小玩具示例中，我使用

和mpl.rc_context

块来限制

mpl.rc

的效果仅限于块。这样就不会破坏整个会话的默认参数

import matplotlib as mpl
import matplotlib.pylab as plt
import numpy as np
np.random.seed(42)

# create some toy data
n, m = 2, 2
data = []
for i in range(n*m):
    data.append(np.random.rand(30))

# and do the plotting
with mpl.rc_context():
    mpl.rc("axes", color_cycle="red")
    fig, axes = plt.subplots(n, m, figsize=(8,8))
    for ax, d in zip(axes.flat, data):
        ax.hist(d)

---

您是否尝试过使用

mpl.rc（“axes”，facecolor=“red”）

？我不确定你的绘图最终会是什么样子，所以这只是一个猜测…在这个例子中，

facecolor

再次成为背景色，但我想如果我找到了正确的开关，这确实是一个可行的解决方案！我将在文档中阅读。对不起，你想在这里涂什么颜色，Historogram条？在这种情况下，

mpl.rc（“axes”，color\u cycle=“red”）

应该可以工作。谢谢！这正是匹配的命令。请将其作为答案发布，这样这个问题就不会一直没有答案了吗？这应该可以工作，但为12个绘图设置三个循环对我来说没有意义。因此，我的问题是“全局”设置所有颜色的方法。

import matplotlib as mpl
import matplotlib.pylab as plt
import numpy as np
np.random.seed(42)

# create some toy data
n, m = 2, 2
data = []
for i in range(n*m):
    data.append(np.random.rand(30))

# and do the plotting
with mpl.rc_context():
    mpl.rc("axes", color_cycle="red")
    fig, axes = plt.subplots(n, m, figsize=(8,8))
    for ax, d in zip(axes.flat, data):
        ax.hist(d)