
Matplotlib是Python中最流行的数据可视化库之一,它提供了许多绘图工具和函数,可以创建各种类型的图形。其中包括网格线(Grid)功能,可以在图形上添加水平和垂直线条以辅助读取数据。但默认情况下,网格线会覆盖数据点和线条,这可能会使图像难以阅读。本文将介绍如何使用Matplotlib让grid网格线处于图像底部。
Matplotlib图形中的每个元素都有一个zorder属性,该属性控制元素在图形中的层数。具有更高zorder值的元素位于具有较低zorder值的元素之上。默认情况下,网格线的zorder值为1,因此它们位于其他元素的顶部。要将它们移动到底部,可以将其zorder属性设置为0或更低的值。例如:
import matplotlib.pyplot as plt fig, ax = plt.subplots() ax.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6]) ax.grid(True, zorder=0) plt.show()
在此示例中,我们创建一个基本的折线图并启用网格线。ax.grid(True)命令将在图形中显示网格线,默认情况下zorder值为1。我们在此命令中将zorder属性设置为0,以便网格线位于其他元素之下。最后,使用plt.show()函数显示图形。
另一种将网格线移动到底部的方法是使用set_axisbelow函数。该函数可用于设置轴线(包括网格线)在图像上的层数。默认情况下,轴线位于所有其他元素的顶部。以下是一个示例:
import matplotlib.pyplot as plt fig, ax = plt.subplots() ax.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6]) ax.grid(True) ax.set_axisbelow(True) plt.show()
在此示例中,我们创建了与前面相同的折线图,并在轴对象上启用了网格线。然后,我们使用ax.set_axisbelow(True)命令将轴线置于其他元素之下。最后,使用plt.show()函数显示图形。
我们还可以使用Matplotlib的rcParams全局设置将所有图形的网格线移动到底部。rcParams是一个字典对象,它存储了Matplotlib的默认参数和配置选项。使用rcParams,可以在不影响代码中的单个图形的情况下更改Matplotlib的全局行为。以下是一个示例:
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['axes.axisbelow'] = True
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6])
ax.grid(True)
plt.show()
在此示例中,我们使用plt.rcParams['axes.axisbelow'] = True命令将axes.axisbelow参数设置为True。这告诉Matplotlib将所有轴线置于其他元素之下,包括网格线。然后我们创建了一个基本的折线图并启用了网格线。最后,使用plt.show()函数显示图形。
在Matplotlib中,有多种方法可以将网格线移动到图像底部。我们可以设置网格线的zorder属性、使用set_axisbelow函数或通过rcParams全局设置更改Matplotlib的默认行为。无论哪种方法,它们都能提高图形的可读性,并使数据更易于解读。
你是否渴望进一步提升数据可视化的能力,让数据展示更加专业、高效呢?现在,有一门绝佳的课程能满足你的需求 ——Python 数据可视化 18 讲(PyEcharts、Matplotlib、Seaborn)。
学习入口:https://edu.cda.cn/goods/show/3842?targetId=6751&preview=0
这门课程完全免费,且学习有效期长期有效。由 CDA 数据分析研究院的张彦存老师精心打造,他拥有丰富的实战经验,能将复杂知识通俗易懂地传授给你。课程深入讲解 matplotlib、seaborn、pyecharts 三大主流 Python 可视化工具,带你从基础绘图到高级定制,还涵盖多元图表类型和各类展示场景。无论是数据分析新手想要入门,还是有基础的从业者希望提升技能,亦或是对数据可视化感兴趣的爱好者,都能从这门课程中收获满满。点击课程链接,开启你的数据可视化进阶之旅,让数据可视化成为你职场晋升和探索数据世界的有力武器!
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10在科研攻关、工业优化、产品开发中,正交试验(Orthogonal Experiment)因 “用少量试验覆盖多因素多水平组合” 的高效性,成为 ...
2025-10-10在企业数据量从 “GB 级” 迈向 “PB 级” 的过程中,“数据混乱” 的痛点逐渐从 “隐性问题” 变为 “显性瓶颈”:各部门数据口 ...
2025-10-10在深度学习中,“模型如何从错误中学习” 是最关键的问题 —— 而损失函数与反向传播正是回答这一问题的核心技术:损失函数负责 ...
2025-10-09本文将从 “检验本质” 切入,拆解两种方法的核心适用条件、场景边界与实战选择逻辑,结合医学、工业、教育领域的案例,让你明确 ...
2025-10-09在 CDA 数据分析师的日常工作中,常会遇到这样的困惑:某电商平台 11 月 GMV 同比增长 20%,但究竟是 “长期趋势自然增长”,还 ...
2025-10-09Pandas 选取特定值所在行:6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时,“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络(SCNN) 为解决这一痛点,球面卷积神经网络(Spherical Convolutional Neural Network, SCNN) 应运而生。它通 ...
2025-09-30在企业日常运营中,“未来会怎样” 是决策者最关心的问题 —— 电商平台想知道 “下月销量能否达标”,金融机构想预判 “下周股 ...
2025-09-30Excel 能做聚类分析吗?基础方法、进阶技巧与场景边界 在数据分析领域,聚类分析是 “无监督学习” 的核心技术 —— 无需预设分 ...
2025-09-29XGBoost 决策树:原理、优化与工业级实战指南 在机器学习领域,决策树因 “可解释性强、处理非线性关系能力突出” 成为基础模型 ...
2025-09-29