python - 如何填充 matplotlib 网格？

Question

我想渲染一个 ggplot2 风格的填充网格，一个 la _{（来源：had.co.nz）}

我还没有找到任何以这种方式处理网格样式的在线资源。我是否必须求助于绘制自己的矩形补丁？

编辑：在尝试了 Chris 的解决方案之后，我编写了一个脚本来帮助使 matplotlib 图形看起来像 ggplot2，如果有人感兴趣的话。

http://messymind.net/making-matplotlib-look-like-ggplot/

Answer 1

以下代码用于matplotlib.pyplot.grid打开网格并设置网格属性（线条颜色、样式和宽度），然后用于plt.gca().patch.set_facecolor('0.8')更改轴颜色（我不确定是否有，但必须有方便的功能才能做到这一点） . 的参数patch.set_facecolor是任何matplotlib 颜色。

import numpy
import matplotlib.pyplot as plt

x = numpy.random.rand(10)
x = numpy.random.rand(10)

plt.plot(x, y, 'o')

plt.grid(True, color='w', linestyle='-', linewidth=2)
plt.gca().patch.set_facecolor('0.8')

plt.show()

结果是

Answer 2

如果您只想更新单个图表的网格背景，您可以这样做：

from matplotlib import pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots()
ax.set_facecolor('#EBEBEB')
# Plot something..

但是如果你想要所有图表的完整 ggplot 样式，Matplotlib 带有一个ggplot主题，所以最简单的方法是启用它：

from matplotlib import pyplot as plt

plt.style.use('ggplot')

Seaborn 也有类似的主题：

import seaborn as sns

sns.set_style('darkgrid')

最后，rcParams如果您愿意，还可以手动设置：

from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib.ticker import AutoMinorLocator
import numpy as np

# This isn't a full styling but gets you most of the way.
ggplot_styles = {
    'axes.edgecolor': 'white',
    'axes.facecolor': 'EBEBEB',
    'axes.grid': True,
    'axes.grid.which': 'both',
    'axes.spines.left': False,
    'axes.spines.right': False,
    'axes.spines.top': False,
    'axes.spines.bottom': False,
    'font.size': 12,
    'grid.color': 'white',
    'grid.linewidth': '1.4',
    'xtick.color': '555555',
    'xtick.major.bottom': True,
    'xtick.minor.bottom': False,
    'ytick.color': '555555',
    'ytick.major.left': True,
    'ytick.minor.left': False,
}

plt.rcParams.update(ggplot_styles)

# Plot an example chart.
fig, ax = plt.subplots(figsize=(9, 6))
x = np.linspace(0, 14, 100)
for i in range(1, 7):
    ax.plot(x, np.sin(x + i * .5) * (7 - i))

# Set minor ticks/gridline cadence.
ax.xaxis.set_minor_locator(AutoMinorLocator(2))
ax.yaxis.set_minor_locator(AutoMinorLocator(2))

# Turn minor gridlines on and make them thinner.
ax.grid(which='minor', linewidth=0.5)