更改Matplotlib绘图的默认背景颜色

当使用Matplotlib绘图时，我们通常使用默认的背景颜色来呈现图表。然而，有时候默认颜色并不是我们所需要的颜色，这种情况下，我们就需要更改默认背景颜色。

Matplotlib默认背景颜色

先看一下Matplotlib默认的背景颜色是什么。我们可以使用以下代码来创建一个简单的折线图：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

plt.plot(x, y)
plt.show()

运行以上代码，我们可以得到一张简单的折线图，其背景颜色默认是白色的。

更改Matplotlib默认背景颜色

如果我们不满意白色背景，想要使用其他颜色，比如灰色，那么我们可以使用以下代码来更改默认背景颜色：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

plt.rcParams['axes.facecolor'] = 'gray'

x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

plt.plot(x, y)
plt.show()

运行以上代码，我们可以得到一张折线图，其背景颜色已经变成了灰色。

上述代码中，我们使用了plt.rcParams来修改Matplotlib的默认配置。'axes.facecolor'是Matplotlib中表示背景颜色的参数，通过将其设置为灰色字符串即可更改默认背景颜色。

除了上述代码，我们还可以使用其他方法来更改默认背景颜色，比如：

在创建图表对象时，通过facecolor参数指定背景颜色。例如：
```
fig, ax = plt.subplots(facecolor='gray')
```
在绘制图形时，使用ax.set_facecolor()方法指定背景颜色。例如：
```
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y)
ax.set_facecolor('gray')
plt.show()
```

不过，与使用plt.rcParams修改默认配置相比，这些方法需要在每次绘制图表时都进行一次背景颜色设置，代码量会更大。