Python 调整三维Matplotlib图形上的网格线

我正在准备演示，我有一些3D matplotlib图形的示例。但是，网格线太轻，无法在投影图像上看到。

我尝试使用适用于二维图形的栅格方法：

points = (5*np.random.randn(3, 50)+np.tile(np.arange(1,51), (3, 1))).transpose()
fig = plt.figure(figsize = (10,10))
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') 
ax.scatter(points[:,0], points[:,1], points[:,2])
ax.view_init(elev=0., azim=0)
ax.set_ylim([0, 60])
ax.set_zlim([0, 60])
ax.set_xlim([0, 60])
ax.set_zlabel('Cytokine')
ax.set_ylabel('Parameter')
ax.grid(linewidth=20)

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但这似乎不适用于3D图形。有什么建议吗？

不幸的是，这似乎没有被公开。查看源代码，关键的内部变量是call

\u AXINFO

，我们可以通过仔细的子类化来覆盖它

在创建图形后添加此代码，并使用dict

custom_AXINFO

设置样式：

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import mpl_toolkits.mplot3d.axis3d as axis3d

# New axis settings
custom_AXINFO = {
    'x': {'i': 0, 'tickdir': 1, 'juggled': (1, 0, 2),
          'color': (0.00, 0.00, 0.25, .75)},
    'y': {'i': 1, 'tickdir': 0, 'juggled': (0, 1, 2),
          'color': (0.20, 0.90, 0.90, 0.25)},
    'z': {'i': 2, 'tickdir': 0, 'juggled': (0, 2, 1),
          'color': (0.925, 0.125, 0.90, 0.25)},}

class custom_XAxis(axis3d.Axis):
    _AXINFO = custom_AXINFO

class custom_YAxis(axis3d.Axis):
    _AXINFO = custom_AXINFO

class custom_ZAxis(axis3d.Axis):
    _AXINFO = custom_AXINFO

class custom_Axes3D(Axes3D):
    def _init_axis(self):
        '''Init 3D axes; overrides creation of regular X/Y axes'''
        self.w_xaxis = custom_XAxis('x', self.xy_viewLim.intervalx,
                                    self.xy_dataLim.intervalx, self)
        self.xaxis = self.w_xaxis
        self.w_yaxis = custom_YAxis('y', self.xy_viewLim.intervaly,
                            self.xy_dataLim.intervaly, self)
        self.yaxis = self.w_yaxis
        self.w_zaxis = custom_ZAxis('z', self.zz_viewLim.intervalx,
                            self.zz_dataLim.intervalx, self)
        self.zaxis = self.w_zaxis

        for ax in self.xaxis, self.yaxis, self.zaxis:
            ax.init3d()

# The rest of your code below, note the call to our new custom_Axes3D

points = (5*np.random.randn(3, 50)+np.tile(np.arange(1,51), (3, 1))).transpose()
fig = plt.figure(figsize = (10,10)) 
ax = custom_Axes3D(fig)

这是最糟糕的猴子补丁，不应该依赖它来为以后的版本工作。

修复面颜色比网格线更容易，因为这需要覆盖一个

\uuuu init\uuuu

方法，尽管这需要更多的工作才能完成

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向最终用户公开这一点似乎并不困难，因此我可以想象，这可能会在以后的版本中得到修复。

如果您不介意所有线条都加厚，那么您可以调整默认的rc设置

给出一个图表，例如：

我们可以补充：

import matplotlib as mpl
mpl.rcParams['lines.linewidth'] = 2

要增加所有行的默认线宽，请给出以下结果：

或者，如果您觉得这看起来很难看，您可以使用：

ax.w_xaxis.gridlines.set_lw(3.0)
ax.w_yaxis.gridlines.set_lw(3.0)
ax.w_zaxis.gridlines.set_lw(3.0)

要将每个轴的线宽调整为3.0，请生成：

为了更新颜色，使网格线真正弹出，您可以添加：

ax.w_xaxis._axinfo.update({'grid' : {'color': (0, 0, 0, 1)}})
ax.w_yaxis._axinfo.update({'grid' : {'color': (0, 0, 0, 1)}})
ax.w_zaxis._axinfo.update({'grid' : {'color': (0, 0, 0, 1)}})

产生：

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这些方法非常粗糙，但据我所知，没有更简单的方法来实现这些结果！！希望这有帮助；如果您需要任何进一步的帮助，请告诉我

如果要使网格背景变亮，可以使用Axes3DSubplot对象将窗格颜色设置为更亮（例如：白色），如下所示

ax.w_xaxis.pane.set_color('w');
ax.w_yaxis.pane.set_color('w');
ax.w_zaxis.pane.set_color('w');

或者为了进一步突出显示网格线，可以更新绘图的网格颜色参数

plt.rcParams['grid.color'] = "black"

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只需使用此选项更改线宽：

plt.rcParams['grid.linewidth'] = 2

绘制图形的完整脚本：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D 

points = (5*np.random.randn(3, 50)+np.tile(np.arange(1,51), (3, 1))).transpose()
fig = plt.figure(figsize = (10,10))
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') 
ax.scatter(points[:,0], points[:,1], points[:,2])
#ax.view_init(elev=0., azim=0)
ax.set_ylim([0, 60])
ax.set_zlim([0, 60])
ax.set_xlim([0, 60])
ax.set_zlabel('Cytokine')
ax.set_ylabel('Parameter')
plt.rcParams['grid.linewidth'] = 4   # change linwidth
plt.rcParams['grid.color'] = "black" # change color

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@JudoWill-如果这个答案解决了你的问题，你应该接受它！在matplotlib版本3.1.1中，这对我不起作用。看起来现在可以执行ax.w_xaxis.plane.set_color（（1,0,0））；ax.w_xaxis.plane.set_alpha（0.5）。看起来它忽略了set_color中的alpha通道，但使用set_alpha中的通道。