1.显示网格：plt.grid()
#plt.grid(True,linespace="--",color="gray",linewidth="0.5",axis="x")
#显示网格
#线性
#颜色
#宽度
#plt.grid(True,linespace="--",color="gray",linewidth="0.5",axis="x")#显示网格#线性#颜色#宽度#axis：x，y，both，显示x/y两者的网格x=np.linspace(-np.pi,np.pi,256,endpoint=True)c,s=np.cos(x),np.sin(x)plt.plot(x,c)plt.plot(x,s)
x=np.linspace(-np.pi,np.pi,256,endpoint=True)c,s=np.cos(x),np.sin(x)plt.plot(x,c)plt.plot(x,s)#通过ndarry创建图表plt.grid(True,linestyle="--",color="gray",linewidth="0.5",axis="both")
2.plt.gca()对坐标轴的操作
step1：
x=np.arange(-50,51)y=x**2plt.plot(x,y)
step2：
x=np.arange(-50,51)y=x**2#获取当前坐标轴ax=plt.gca()#通过坐标轴spines，确定top，bottom，left，right#不需要左侧和上侧线条，则可以设置为无色ax.spines['right'].set_color("none")ax.spines['top'].set_color("none")plt.plot(x,y)
step3：
x=np.arange(-50,51)y=x**2#获取当前坐标轴ax=plt.gca()#通过坐标轴spines，确定top，bottom，left，right#不需要左侧和上侧线条，则可以设置为无色ax.spines['right'].set_color("none")ax.spines['top'].set_color("none")#移动轴到指定位置#方法1：data，'data'表示按数值挪动，其后的数字代表挪动到Y轴的刻度值ax.spines['left'].set_position(('data',0.0))#方法2：axes，‘0.0--1.0之间的值，整个轴上的比例’ax.spines['left'].set_position(('axes',0.5))#向下ax.spines['bottom'].set_position(('data',0.0))plt.plot(x,y)
