Ändern der Farbe der Achse, der Häkchen und Beschriftungen für ein Diagramm in matplotlib

Ich möchte die Farbe der Achse sowie Häkchen und Wertelabels für ein Diagramm ändern, das ich mit matplotlib und PyQt erstellt habe.

Irgendwelche Ideen?

Als schnelles Beispiel (mit einer etwas saubereren Methode als die möglicherweise doppelte Frage):

import matplotlib.pyplot as plt

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)

ax.plot(range(10))
ax.set_xlabel('X-axis')
ax.set_ylabel('Y-axis')

ax.spines['bottom'].set_color('red')
ax.spines['top'].set_color('red')
ax.xaxis.label.set_color('red')
ax.tick_params(axis='x', colors='red')

plt.show()

Wenn Sie mehrere Abbildungen oder Nebenhandlungen haben, die Sie ändern möchten, kann es hilfreich sein, den Matplotlib-Kontextmanager zum Ändern der Farbe zu verwenden, anstatt jede einzeln zu ändern. Mit dem Kontextmanager können Sie die RC-Parameter nur für den unmittelbar folgenden eingerückten Code vorübergehend ändern, haben jedoch keine Auswirkungen auf die globalen RC-Parameter.

Dieses Snippet liefert zwei Zahlen, die erste mit geänderten Farben für die Achse, Ticks und Ticklabels und die zweite mit den Standard-RC-Parametern.

import matplotlib.pyplot as plt
with plt.rc_context({'axes.edgecolor':'orange', 'xtick.color':'red', 'ytick.color':'green', 'figure.facecolor':'white'}):
    # Temporary rc parameters in effect
    fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1,2)
    ax1.plot(range(10))
    ax2.plot(range(10))
# Back to default rc parameters
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(range(10))

Sie können eingeben plt.rcParams, um alle verfügbaren RC-Parameter anzuzeigen, und mithilfe des Listenverständnisses nach Schlüsselwörtern suchen:

# Search for all parameters containing the word 'color'
[(param, value) for param, value in plt.rcParams.items() if 'color' in param]

Dies ist ein Beispiel für drei Achsen.

import matplotlib.pyplot as plt

x_values1=[1,2,3,4,5]
y_values1=[1,2,2,4,1]

x_values2=[-1000,-800,-600,-400,-200]
y_values2=[10,20,39,40,50]

x_values3=[150,200,250,300,350]
y_values3=[-10,-20,-30,-40,-50]


fig=plt.figure()
ax=fig.add_subplot(111, label="1")
ax2=fig.add_subplot(111, label="2", frame_on=False)
ax3=fig.add_subplot(111, label="3", frame_on=False)

ax.plot(x_values1, y_values1, color="C0")
ax.set_xlabel("x label 1", color="C0")
ax.set_ylabel("y label 1", color="C0")
ax.tick_params(axis='x', colors="C0")
ax.tick_params(axis='y', colors="C0")

ax2.scatter(x_values2, y_values2, color="C1")
ax2.set_xlabel('x label 2', color="C1") 
ax2.xaxis.set_label_position('bottom') # set the position of the second x-axis to bottom
ax2.spines['bottom'].set_position(('outward', 36))
ax2.tick_params(axis='x', colors="C1")
ax2.set_ylabel('y label 2', color="C1")       
ax2.yaxis.tick_right()
ax2.yaxis.set_label_position('right') 
ax2.tick_params(axis='y', colors="C1")

ax3.plot(x_values3, y_values3, color="C2")
ax3.set_xlabel('x label 3', color='C2')
ax3.xaxis.set_label_position('bottom')
ax3.spines['bottom'].set_position(('outward', 72))
ax3.tick_params(axis='x', colors='C2')
ax3.set_ylabel('y label 3', color='C2')
ax3.yaxis.tick_right()
ax3.yaxis.set_label_position('right') 
ax3.spines['right'].set_position(('outward', 36))
ax3.tick_params(axis='y', colors='C2')


plt.show()