代码示例：
 
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.font_manager as fm
import numpy as np

index = np.arange(4)
TJ = [30,66,54,45]
BJ = [70,56,64,35]
my_font = fm.FontProperties(fname='/System/Library/Fonts/PingFang.ttc',size=10)
plt.bar(index,TJ,width=0.3,label='天津')
plt.bar(index,BJ,width=0.3,bottom=TJ,color='green',label='北京')
plt.xticks(index,index)
plt.legend(prop=my_font,loc='upper right')
plt.show()
 
效果截图：
 

下面将演示matplotlib如何设置窗体、绘图区、边框、刻度线、刻度值、图例文本等对象的颜色。
 
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.arange(1,11,1)
y1 = np.arange(1,11,1)
y2 = np.ones(10)*5.5
y3 = np.arange(10,0,-1)

# 设置figure窗体的颜色
plt.rcParams['figure.facecolor'] = 'black'

# 设置axes绘图区的颜色
plt.rcParams['axes.facecolor'] = 'black'

# fig表示figure窗体, ax表示axes绘图区
fig, ax = plt.subplots(1,1)

# 绘图
ax.plot(x, y2)
ax.scatter(x, y1, marker='o', color='red', label="Peaks")
ax.scatter(x, y3, marker='o', color='green', label="Valleys")

# 设置边框颜色
ax.spines['top'].set_color('white')
ax.spines['bottom'].set_color('white')
ax.spines['left'].set_color('white')
ax.spines['right'].set_color('white')

# 设置刻度线和刻度值颜色，axis可以是'x'、'y'和'both'
ax.tick_params(axis='both',colors='white')

# 设置刻度线和刻度值个数，[]表示0个，[10]表示10个，空表示自动设置
# ax.set_xticks()
# ax.set_yticks()

# 添加图例
legend = ax.legend(loc='upper center')

# 设置图例文本颜色
for text in legend.get_texts():
	text.set_color('white')

# 保存图像
# 这里一定要设置facecolor='black'，否则plt.rcParams['figure.facecolor'] = 'black'设置无效
plt.savefig('test.png', facecolor='black')
plt.show()
 
运行结果：
 

原文地址
 
分类目录——Matplotlib
 
 
导入支持包
 
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
 
 
设置中文支持(可参见 Matplotlib画图显示中文)
 
# 设置字体，支持中文显示
matplotlib.rcParams['font.family'] = 'STSong'
 
 
生成测试数据
 
# 生成测试数据
x = np.linspace(-3, 3, 50)
y1 = 2 * x + 1
y2 = x ** 2
 
 
plot
 
plt.figure()
plt.plot(x, y2)
plt.plot(x, y1, color='red', linewidth=1.0, linestyle='--')
 
 
 
设置图的标题
 
plt.title("图标题")
 
 
设置x轴，y轴的取值范围
 
# 设置x轴，y轴的取值范围
plt.xlim(-1, 2)
plt.ylim(-2, 3)
 
 
 
设置x轴，y轴的刻度显示内容
 
# 设置x轴，y轴的刻度显示
plt.xticks(np.linspace(-1, 2, 5))
plt.yticks([-2, 1, 1.5, 2, 2.5, 3], [r'(-2)', r'及格(1)', r'中(1.5)', r'良(2)', r'优(2.5)', r'(3)'])
 
 
设置x轴，y轴属性
 
# 设置x轴，y轴属性
plt.xlabel('时间')
plt.ylabel('销量')
 
 
 
设置图像边框
 
# 设置图像边框
ax = plt.gca()
# ax.spines['top']选一个轴，上下左右四个轴
# top   bottom  left    right

# 设置轴的颜色，这里设置右轴，设置none，即选默认色——白色
ax.spines['right'].set_color('none')
ax.spines['top'].set_color('none')

# 设置x坐标（xaxis） 刻 度 的位置，可选（所有位置：top，bottom，both，default，none）
ax.xaxis.set_ticks_position('top')

# 设置边轴
# 位置所有属性：outward，axes，data
# outward：偏离x轴的值，单位貌似是像素
# axes：取值[0,1]，占y轴的百分比
# data：意为按y轴的值取位置
ax.spines['bottom'].set_position(('data', -1))  # ylim（-2，3），

# 设置y坐标（yaxis） 刻 度 的位置，可选（所有位置：left，right，both，default，none）
ax.yaxis.set_ticks_position('left')
# 设置左轴的位置
ax.spines['left'].set_position(('data', 0.5))
 
 
出图
 
plt.show()
 
 
 
说明
 
按顺序复制程序即可执行，中间不会出图，只有当最后一行plt.show()执行时才会出图，通过调整这行的位置来显示中间过程的图。
 
 
 
 
参考文献
 
 
程序主要来自 https://morvanzhou.github.io/tutorials/data-manipulation/plt/ ，略有改动
 

import matplotlib.pyplot as plt
 plt.plot(whatever)
 plt.subplots_adjust(left=0.1, right=0.9, top=0.9, bottom=0.1)