一周学会Matplotlib3 Python 数据可视化-网格 (Grid)
锋哥原创的Matplotlib3 Python数据可视化视频教程:
2026版 Matplotlib3 Python 数据可视化 视频教程(无废话版) 玩命更新中~_哔哩哔哩_bilibili
课程介绍
本课程讲解利用python进行数据可视化 科研绘图-Matplotlib,学习Matplotlib图形参数基本设置,绘图参数及主要函数,以及Matplotlib基础绘图,和Matplotlib高级绘图。
网格 (Grid)
坐标轴网格线是在图表背景中显示的参考线,帮助用户更准确地读取数据点的位置。
ax.grid()
是 Matplotlib 中用于控制图表网格线的核心方法,它提供了丰富的参数来自定义网格线的显示效果。以下是对所有参数的详细解析:
ax.grid(visible=None, # 是否显示网格which='major', # 网格类型axis='both', # 坐标轴方向**kwargs # 线条样式参数
)
基本参数
参数 | 说明 | 默认值 |
---|---|---|
visible | 是否显示网格 | None (切换状态) |
which | 网格类型:'major'(主网格)、'minor'(次网格)、'both' | 'major' |
axis | 网格方向:'x'、'y'、'both' | 'both' |
**kwargs | 样式参数:color, linestyle, linewidth, alpha 等 | - |
示例:
import matplotlib
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
# 设置matplotlib使用黑体显示中文
matplotlib.rcParams['font.family'] = 'Microsoft YaHei'
# 生成数据
x = np.arange(-400, 400, 5)
y = (x - 2) * 2 + 100
# 绘图
plt.plot(x, y)
# 设置x轴的刻度
plt.xlim(-400, 400)
# 设置y轴的刻度
plt.ylim(-400, 400)
# 获取当前的axes
ax = plt.gca()
ax.set_title('测试标题', fontsize=16, pad='20')
ax.set_xlabel('X轴标签', fontsize=10, loc='right')
ax.set_ylabel('Y轴标签', fontsize=10, loc='top')
ax.spines['right'].set_color('none')
ax.spines['top'].set_color('none')
ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0))
ax.spines['left'].set_position(('data', 0))
# 基础网格设置 线条样式,透明度 ,颜色
ax.grid(True, linestyle='-', alpha=0.3, color='gray')
x1 = 100
y1 = (x1 - 2) * 2 + 100
# 绘制点
plt.scatter(x1, y1, s=45, color='r')
# 绘制虚线
plt.plot([x1, x1], [y1, 0], 'y--', lw=2)
# 加标注
plt.annotate('y = (x - 2) * 2 + 100', xy=(x1, y1), textcoords='offset points', xytext=(+40, -40),arrowprops=dict(arrowstyle="->",connectionstyle="arc3,rad=0.2", # 弧度连接color="gray"))
# 显示图片
plt.show()
运行效果: