这篇文章将为大家详细讲解有关怎么在python中利用matplotlib实现条件背景颜色，文章内容质量较高，因此小编分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后对相关知识有一定的了解。
Python是一种编程语言，内置了许多有效的工具，Python几乎无所不能，该语言通俗易懂、容易入门、功能强大，在许多领域中都有广泛的应用，例如最热门的大数据分析，人工智能，Web开发等。
import numpy as np
import pandas as pd
dates = pd.date_range('20000101', periods=800)
df = pd.DataFrame(index=dates)
df['A'] = np.cumsum(np.random.randn(800))
df['B'] = np.random.randint(-1,2,size=800)如果我做df.A的折线图，如何根据该时间点'B'列的值更改背景颜色？
例如，如果在该日期B = 1，则该日期的背景为绿色。
如果B = 0，则该日期的背景应为黄色。
如果B = -1那么背景那个日期应该是红色的。
添加我最初考虑使用axvline的解决方法，但@jakevdp回答正是看起来因为不需要for循环：首先需要添加一个'i'列作为计数器，然后整个代码看起来像：
dates = pd.date_range('20000101', periods=800)
df = pd.DataFrame(index=dates)
df['A'] = np.cumsum(np.random.randn(800))
df['B'] = np.random.randint(-1,2,size=800)
df['i'] = range(1,801)
# getting the row where those values are true wit the 'i' value
zeros = df[df['B']== 0]['i']
pos_1 = df[df['B']==1]['i']
neg_1 = df[df['B']==-1]['i']
ax = df.A.plot()
for x in zeros:
ax.axvline(df.index[x], color='y',linewidth=5,alpha=0.03)
for x in pos_1:
ax.axvline(df.index[x], color='g',linewidth=5,alpha=0.03)
for x in neg_1:
ax.axvline(df.index[x], color='r',linewidth=5,alpha=0.03)关于怎么在python中利用matplotlib实现条件背景颜色就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。
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