如何在Python 3中向matplotlib 2.0`ax`对象添加黑色边框？

最近我一直在

matplotlib

中使用样式表。我非常喜欢

seaborn white

的外观，我希望能够将边框添加到其他样式中，如

ggplot

或

seaborn whitegrid

如何在

fig，ax=plt.subplot（）

中的

ax

对象周围添加黑色边框？

import pandas as pd
import numpy  as np
from collections import *

Se_data = pd.Series(Counter(np.random.randint(0,10,100)))
with plt.style.context("seaborn-whitegrid"):
    fig, ax = plt.subplots()
    Se_data.plot(kind="barh", ax=ax, title="No Border")
with plt.style.context("seaborn-white"):
    fig, ax = plt.subplots()
    Se_data.plot(kind="barh", ax=ax, title="With Border")

针对以下答案：

Se_data = pd.Series(Counter(np.random.randint(0,10,100)))
with plt.style.context("seaborn-whitegrid"):
    fig, ax = plt.subplots()
    Se_data.plot(kind="barh", ax=ax, title="No Border")
    ax.spines['bottom'].set_color('0.5')
    ax.spines['top'].set_color(None)
    ax.spines['right'].set_color('0.5')
    ax.spines['left'].set_color(None)
    ax.patch.set_facecolor('0.1')
    plt.grid(b=True, which='major', color='0.2', linestyle='-')
    plt.grid(b=True, which='minor', color='0.2', linestyle='-')
    ax.tick_params(axis='x', colors='0.7', which='both')
    ax.tick_params(axis='y', colors='0.7', which='both')
    ax.yaxis.label.set_color('0.9')
    ax.xaxis.label.set_color('0.9')
    ax.margins(5)
    fig.patch.set_facecolor('0.15')

---

您可能需要

ax.spines.set\u color（）

这些将为您提供多种定制解决方案选项：

ax.spines['bottom'].set_color('0.5')
ax.spines['top'].set_color(None)
ax.spines['right'].set_color('0.5')
ax.spines['left'].set_color(None)
ax.patch.set_facecolor('0.1')
plt.grid(b=True, which='major', color='0.2', linestyle='-')
plt.grid(b=True, which='minor', color='0.2', linestyle='-')
ax.tick_params(axis='x', colors='0.7', which='both')
ax.tick_params(axis='y', colors='0.7', which='both')
ax.yaxis.label.set_color('0.9')
ax.xaxis.label.set_color('0.9')
ax.margins(0.5)
fig.patch.set_facecolor('0.15')

---

有关更多详细信息，请参见：

seaborn whitegrid和seaborn white样式之间的区别如下：

seaborn whitegrid

axes.grid: True
axes.edgecolor: .8
axes.linewidth: 1

seaborn white

axes.grid: False
axes.edgecolor: .15
axes.linewidth: 1.25

因此，以下将提供相同的图：

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy  as np
from collections import *

Se_data = pd.Series(Counter(np.random.randint(0,10,100)))
with plt.style.context("seaborn-whitegrid"):
    plt.rcParams["axes.edgecolor"] = "0.15"
    plt.rcParams["axes.linewidth"]  = 1.25
    fig, ax = plt.subplots()
    Se_data.plot(kind="barh", ax=ax, title="No Border")
with plt.style.context("seaborn-white"):
    plt.rcParams["axes.grid"] = True
    fig, ax = plt.subplots()
    Se_data.plot(kind="barh", ax=ax, title="With Border")

看一看。您要查找的是以下两行：

ax.patch.set_edgecolor('black')  

ax.patch.set_linewidth('1')  

---

我想我遗漏了什么。如果你喜欢“seaborn white”样式，用它来代替任何其他样式有什么不对？我想知道边界是如何分配的，这样我就可以把它添加到任何绘图中。我想下面的答案就是答案。边框总是在那里，只是它们的颜色更暗，在

seaborn white

样式中线宽更粗。脚本更新版本中的错误是不言自明的，“边距必须在0到1之间的[a]范围内”。所以不要使用5.ax.margins（5）应该是ax.margins（0.5）背景仍然是黑色的：/当我将其更改为白色时，边框就会消失。我没有将它们设置为任何特定的值；1.0为白色；0.0是黑色的，其他的都是介于两者之间的灰度。我把它留给你去摆弄，以满足你的需要；为您提供自定义工具。我必须在“无边框”图表中添加

plt.rcParams[“axes.grid”]=False

，因为我的图表显然选择了网格背景作为默认值。