如何为Matplotlib GridSpec子图设置不同彩色背景

嘿，其实你已经找对路子啦！你的代码思路完全正确——通过给每个GridSpec子图设置facecolor就能实现不同背景色的需求，只不过可能运行后没看到预期效果？这是因为imshow生成的图像默认是完全不透明的，把你设置的子图背景给挡住了😉

下面给你两种优化方案，让背景色清晰可见：

方案一：给图像添加透明度 #

通过imshow的alpha参数让图像半透明，这样就能透出下面的背景色，既保留数据展示，又能看到设定的背景：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from matplotlib.gridspec import GridSpec

fig = plt.figure()
gs = GridSpec(1,2,figure=fig)

data1 = np.random.rand(10,10)
data2 = np.random.rand(10,10)

# 左子图设置红色背景
ax_left = fig.add_subplot(gs[:,0], facecolor='red')
ax_left.set_title('Red Background')
# 添加alpha参数让图像半透明，透出背景色
img_left = ax_left.imshow(data1, aspect='equal', alpha=0.7)

# 右子图设置蓝色背景
ax_right = fig.add_subplot(gs[:,1], facecolor='blue')
ax_right.set_title('Blue Background')
img_right = ax_right.imshow(data2, aspect='equal', alpha=0.7)

plt.tight_layout()
plt.show()

方案二：给子图预留边距，让背景色在图像周围显示 #

如果不想让图像透明，可以调整子图的内边距，让背景色在图像和子图边框之间显示出来，视觉上也很清晰：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from matplotlib.gridspec import GridSpec

fig = plt.figure()
gs = GridSpec(1,2,figure=fig)

data1 = np.random.rand(10,10)
data2 = np.random.rand(10,10)

ax_left = fig.add_subplot(gs[:,0], facecolor='red')
ax_left.set_title('Red Background')
img_left = ax_left.imshow(data1, aspect='equal')
# 隐藏刻度并设置内边距，留出背景显示空间
ax_left.tick_params(axis='both', which='both', length=0)
ax_left.set_xticklabels([])
ax_left.set_yticklabels([])
ax_left.margins(0.1)

ax_right = fig.add_subplot(gs[:,1], facecolor='blue')
ax_right.set_title('Blue Background')
img_right = ax_right.imshow(data2, aspect='equal')
ax_right.tick_params(axis='both', which='both', length=0)
ax_right.set_xticklabels([])
ax_right.set_yticklabels([])
ax_right.margins(0.1)

plt.tight_layout()
plt.show()

顺便提一句：你最初的代码其实已经正确设置了子图背景色，只是被不透明的imshow图像完全覆盖了，所以肉眼看不到。上面的两种方法只是让背景色能直观呈现出来，核心的facecolor设置逻辑是完全没问题的~

备注：内容来源于stack exchange，提问作者Mo0nKizz