极坐标图-以粗体显示一条网格线

Question

我正在尝试使用极坐标图投影来制作雷达图。我想知道如何仅将一条网格线设为粗体（而其他网格线应保持标准）。

对于我的具体情况，我想突出显示与ytick“ 0”相关的网格线。

from matplotlib import pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np
#Variables
sespi = pd.read_csv("country_progress.csv")
labels = sespi.country
progress = sespi.progress
angles=np.linspace(0, 2*np.pi, len(labels), endpoint=False)
#Concatenation to close the plots
progress=np.concatenate((progress,[progress[0]]))
angles=np.concatenate((angles,[angles[0]]))

#Polar plot
fig=plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, polar=True)
ax.plot(angles, progress, '.--', linewidth=1, c="g")
#ax.fill(angles, progress, alpha=0.25)
ax.set_thetagrids(angles * 180/np.pi, labels)
ax.set_yticklabels([-200,-150,-100,-50,0,50,100,150,200])
#ax.set_title()
ax.grid(True)
plt.show()

Answer 1

这只是一个把戏，但是我想您可以绘制一个圆并将其linewidth和color更改为对您而言可能是粗体的内容。 例如：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

Yline = 0
Npoints = 300

angles = np.linspace(0,360,Npoints)*np.pi/180
line = 0*angles + Yline

ax = plt.subplot(111, projection='polar')
plt.plot(angles, line, color = 'k', linewidth = 3)
plt.ylim([-1,1])
plt.grid(True)
plt.show()

在这段代码中，我使用plt.plot在两个向量angles和line的任意点之间绘制一条线。前者实际上是0和2*np.pi之间的所有角度。后者是常数，等于您要绘制那条线Yline的“高度”。

我建议您在查看Npoints的文献的同时尝试减小和增大np.linspace()，以了解圆度问题。

Answer 2

图的网格线是Line2D对象。因此，您不能使其变粗。您可以做的（部分显示在另一个答案中）是增加线宽并更改颜色，但是可以绘制线到指定的网格线，而不是绘制新的线。

您首先需要找到要更改的y刻度标签的索引：

y_tick_labels = [-100,-10,0,10]
ind = y_tick_labels.index(0) # find index of value 0

然后可以使用gridlines = ax.yaxis.get_gridlines()获取网格线列表。然后使用先前在此列表上找到的索引来更改正确的网格线的属性。

以gallery中的示例为基础，下面显示了完整的示例：

r = np.arange(0, 2, 0.01)
theta = 2 * np.pi * r

ax = plt.subplot(111, projection='polar')
ax.set_rmax(2)
ax.set_rticks([0.5, 1, 1.5, 2])  # less radial ticks
ax.set_rlabel_position(-22.5)  # get radial labels away from plotted line
ax.grid(True)

y_tick_labels = [-100, -10, 0, 10]
ax.set_yticklabels(y_tick_labels)
ind = y_tick_labels.index(0)  # find index of value 0

gridlines = ax.yaxis.get_gridlines()
gridlines[ind].set_color("k")
gridlines[ind].set_linewidth(2.5)

plt.show()

哪个给：