京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
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
箱线图(Box Plot)作为数据分布可视化的核心工具,凭借简洁的结构直观呈现数据的中位数、四分位数、异常值等关键信息,广泛应用 ...
2025-12-25在数据驱动决策的时代,基于历史数据进行精准预测已成为企业核心需求——无论是预测未来销售额、客户流失概率,还是产品需求趋势 ...
2025-12-25在数据驱动业务的实践中,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心工作,本质上是通过“指标”这一数据语言,解读业务现 ...
2025-12-25在金融行业的数字化转型进程中,SQL作为数据处理与分析的核心工具,贯穿于零售银行、证券交易、保险理赔、支付结算等全业务链条 ...
2025-12-24在数据分析领域,假设检验是验证“数据差异是否显著”的核心工具,而独立样本t检验与卡方检验则是其中最常用的两种方法。很多初 ...
2025-12-24在企业数字化转型的深水区,数据已成为核心生产要素,而“让数据可用、好用”则是挖掘数据价值的前提。对CDA(Certified Data An ...
2025-12-24数据分析师认证考试全面升级后,除了考试场次和报名时间,小伙伴们最关心的就是报名费了,报 ...
2025-12-23CDA中国官网是全国统一的数据分析师认证报名网站,由认证考试委员会与持证人会员、企业会员以及行业知名第三方机构共同合作,致 ...
2025-12-23在Power BI数据可视化分析中,矩阵是多维度数据汇总的核心工具,而“动态计算平均值”则是矩阵分析的高频需求——无论是按类别计 ...
2025-12-23在SQL数据分析场景中,“日期转期间”是高频核心需求——无论是按日、周、月、季度还是年度统计数据,都需要将原始的日期/时间字 ...
2025-12-23在数据驱动决策的浪潮中,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,早已超越“整理数据、输出报表”的基础层面,转 ...
2025-12-23在使用Excel数据透视表进行数据分析时,我们常需要在透视表旁添加备注列,用于标注数据背景、异常说明、业务解读等关键信息。但 ...
2025-12-22在MySQL数据库的性能优化体系中,索引是提升查询效率的“核心武器”——一个合理的索引能将百万级数据的查询耗时从秒级压缩至毫 ...
2025-12-22在数据量爆炸式增长的数字化时代,企业数据呈现“来源杂、格式多、价值不均”的特点,不少CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-12-22在企业数据化运营体系中,同比、环比分析是洞察业务趋势、评估运营效果的核心手段。同比(与上年同期对比)可消除季节性波动影响 ...
2025-12-19在数字化时代,用户已成为企业竞争的核心资产,而“理解用户”则是激活这一资产的关键。用户行为分析系统(User Behavior Analys ...
2025-12-19在数字化转型的深水区,企业对数据价值的挖掘不再局限于零散的分析项目,而是转向“体系化运营”——数据治理体系作为保障数据全 ...
2025-12-19在数据科学的工具箱中,析因分析(Factor Analysis, FA)、聚类分析(Clustering Analysis)与主成分分析(Principal Component ...
2025-12-18自2017年《Attention Is All You Need》一文问世以来,Transformer模型凭借自注意力机制的强大建模能力,在NLP、CV、语音等领域 ...
2025-12-18在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的时间序列分析工作中,常面临这样的困惑:某电商平台月度销售额增长20%,但增长是来 ...
2025-12-18