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

Question

最近我一直在使用 matplotlib 中的样式表。我非常喜欢 seaborn-white 的简洁外观，希望能够将其边框添加到其他样式中，例如 ggplot 或 seaborn-whitegrid。

如何在来自 fig，ax = plt.subplots() 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")

回应下方的答案：

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')

- O.rka

---

我觉得我在这里漏掉了什么。如果你喜欢“seaborn-white”风格，那么使用它而不是其他任何风格有什么问题吗？ - ImportanceOfBeingErnest

我想知道边框是如何分配的，这样我就可以将其添加到任何绘图中。 - O.rka

我认为我下面的答案回答了这个问题。边框始终存在，只是在“seaborn-white”风格中它们的颜色更深，线条宽度更粗。 - ImportanceOfBeingErnest

你在更新版本的脚本中出现的错误非常明显，“边距必须是0到1之间的数字”。所以不要使用5。 - ImportanceOfBeingErnest

Answer 1

看一下this。你要找的是这两行：

ax.patch.set_edgecolor('black')  

ax.patch.set_linewidth(1)  

- Gabriel Pena

---

与其使用 ax.patch.set_linewidth('1')，我成功的方法是使用 ax.patch.set_linewidth(1)。它不接受字符串作为线宽值。 - Rafael Beirigo

Answer 2

您可能需要使用ax.spines.set_color()。

以下是一些自定义解决方案的广泛选项：

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')

更多细节请参见：http://matplotlib.org/api/spines_api.html

- litepresence

---

ax.margins(5) 应该改为 ax.margins(0.5)。 - litepresence

背景仍然是黑色:/，一旦我把它改成白色，边框就消失了。 - O.rka

我没有将它们设置为任何特定值；1.0 是白色；0.0 是黑色，其他的都是介于灰度之间。我把这留给了你来调整，以满足你的需求；给你提供自定义的工具。 - litepresence

对于 ax.spines.set_color()，我需要单独设置每个脊柱（就像您的代码块中一样），例如 [a.set_color("w") for a in ax.spines.values()]。 - yodavid

Answer 3

"seaborn-whitegrid"和"seaborn-white"风格之间的区别在于：

"seaborn-whitegrid"：显示网格线，可用于更好地观察数据分布。

"seaborn-white"：没有网格线，适用于简单的数据可视化。

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

seaborn-white

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

以下内容将提供相同的图表：

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")

- ImportanceOfBeingErnest

---

我不得不在“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设置。 - Coding Tumbleweed