رسم خطوط شبكة grid للرسم البياني في Matplotlib

نستخدم الدالة grid لإضافة شبكة إلى البيان الخاص بك أيَاً كان نوعه:

matplotlib.pyplot.grid(b=None, which=’major’, axis=’both’, **kwargs)

حيث أن الوسيط الأول قيمة منطقية لتحديد ما إذا كان سيتم إظهار خطوط الشبكة أم لا. الافتراضي هو True. أما الوسيط which لتحديد الخطوط التي ستطبق عليها التغيرات وتأخذ القيم {‘major’, ‘minor’, ‘both’} أي على كلا الخطوط أو على الخطوط الثانوية فقط أو الرئيسية فقط (الافتراضي). والوسيط axis  لتحديد المحور المراد تطبيق التغييرات عليه {‘both’, ‘x’, ‘y’}. وأخيراً kwargs تمثل مجموعة خيارات أخرى مثل حجمها ولونها ونوع الخطوط وسماكتها يمكنك إضافتها (سأذكر أهمها في المثال).
وبالتالي يكون الكود:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from matplotlib import colors
from matplotlib.ticker import PercentFormatter
# إنشاء بيانات عشوائية 
N_points = 984
n_bins = 15
# إنشاء توزيع
x = np.random.randn(N_points)
y = .8 ** x + np.random.randn(984) + 25
legend = ['distribution']
# إنشاء الهيستوغرام
fig, axs = plt.subplots(1, 1,
						figsize =(10, 7),
						tight_layout = True)
#ticks حذف العلامات 
axs.xaxis.set_ticks_position('none')
axs.yaxis.set_ticks_position('none')
# إضافة شبكة إلى الخلفية
axs.grid(b = True, color ='grey',
		linestyle ='-.', linewidth = 0.5,
		alpha = 0.6)
# إضافة نص للشكل
fig.text(0.9, 0.15, 'Histogram',
		fontsize = 13,color ='red',ha ='right',
		va ='top',alpha = 0.7)
# plot حذف خطوط حاويةال 
for s in ['top', 'bottom', 'left', 'right']:
	axs.spines[s].set_visible(False)
#وضع مسافة بين التسميات وبين المحاور
axs.xaxis.set_tick_params(pad = 4)
axs.yaxis.set_tick_params(pad = 8)
# إنشاء الهستوغرام
N, bins, patches = axs.hist(x, bins = n_bins)
# تحديد الألوان
fracs = ((N**(9)) / N.max())
norm = colors.Normalize(fracs.min(), fracs.max())
for thisfrac, thispatch in zip(fracs, patches):
	color = plt.cm.viridis(norm(thisfrac))
	thispatch.set_facecolor(color)
# تسمية للمحاور
plt.xlabel("X-axis")
plt.ylabel("y-axis")
plt.legend(legend)
# عنوان
plt.title('Histogram')
# عرض
plt.show()

الخرج:

يمكنك استخدام plt.grid لرسم أي grid تريد سواء كانت أفقية فقط، أو رأسية فقط، أو كلاهما مع تحديد شكل الgrid كذلك، المثال التالي يوضح كيفية استخدامها في الكود الخاص بك:

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Wed Oct 27 00:22:00 2021

@author: ahmed
"""

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from matplotlib import colors
from matplotlib.ticker import PercentFormatter
# إنشاء بيانات عشوائية 
N_points = 984
n_bins = 15
# إنشاء توزيع
x = np.random.randn(N_points)
y = .8 ** x + np.random.randn(984) + 25
legend = ['distribution']
# إنشاء الهيستوغرام
fig, axs = plt.subplots(1, 1,
						figsize =(10, 7),
						tight_layout = True)
#ticks حذف العلامات 
axs.xaxis.set_ticks_position('none')
axs.yaxis.set_ticks_position('none')
# إضافة نص للشكل
fig.text(0.9, 0.15, 'Histogram',
		fontsize = 13,color ='red',ha ='right',
		va ='top',alpha = 0.7)
# plot حذف خطوط حاويةال 
for s in ['top', 'bottom', 'left', 'right']:
	axs.spines[s].set_visible(False)
#وضع مسافة بين التسميات وبين المحاور
axs.xaxis.set_tick_params(pad = 4)
axs.yaxis.set_tick_params(pad = 8)
# إنشاء الهستوغرام
N, bins, patches = axs.hist(x, bins = n_bins)
# تحديد الألوان
fracs = ((N**(9)) / N.max())
norm = colors.Normalize(fracs.min(), fracs.max())
for thisfrac, thispatch in zip(fracs, patches):
	color = plt.cm.viridis(norm(thisfrac))
	thispatch.set_facecolor(color)
# تسمية للمحاور
plt.xlabel("X-axis")
plt.ylabel("y-axis")
plt.legend(legend)
# عنوان
plt.title('Histogram')
#رسم الgrid
plt.grid(color = 'green', linestyle = '--', linewidth = 0.5)
# عرض
plt.show()

لاحظ تحديد لونه باللون الأخضر وشكله كذلك وحجمه ويظهر كالتالي:

يمكنك كذلك رسمه بشكل رأسي فقط عن طريق استبدال سطر الرسم هكذا:

plt.grid(axis = 'x')

وتظهر هكذا:

وبنفس الطريقة يمكنك جعلها أفقية بدلا من راسية باستبدال ال x ب y فقط.