Cómo trazar una malla estructurada 2d en matplotlib

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Solución:

Usaría dos colecciones de líneas para esto:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.collections import LineCollection

x, y = np.meshgrid(np.linspace(0,1, 11), np.linspace(0, 0.6, 7))

plt.scatter(x, y)

segs1 = np.stack((x,y), axis=2)
segs2 = segs1.transpose(1,0,2)
plt.gca().add_collection(LineCollection(segs1))
plt.gca().add_collection(LineCollection(segs2))
plt.show()

Consulte también ¿Cómo trazar usando la cuadrícula deformada de matplotlib (python) colah?

Porque si la cuadrícula no está deformada, sería más eficiente dibujar una sola colección de líneas, como

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.collections import LineCollection

x, y = np.meshgrid(np.linspace(0,1, 11), np.linspace(0, 0.6, 7))

segs1 = np.stack((x[:,[0,-1]],y[:,[0,-1]]), axis=2)
segs2 = np.stack((x[[0,-1],:].T,y[[0,-1],:].T), axis=2)

plt.gca().add_collection(LineCollection(np.concatenate((segs1, segs2))))
plt.autoscale()
plt.show()

Puedes np.transpose los puntos que ya tienes, mientras usas una línea plot() más bien que scatter().

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x, y = np.meshgrid(np.linspace(0,1, 11), np.linspace(0, 0.6, 7))

plt.plot(x, y) # use plot, not scatter
plt.plot(np.transpose(x), np.transpose(y)) # add this here
plt.show()

Por supuesto, puedes tenerlo coloreado negro con c='k'

IIUC, vlines y hlines haría:

plt.vlines(np.linspace(0,1,11), 0, 0.6)
plt.hlines(np.linspace(0,0.6,7), 0, 1)

Si ya tienes malla x,y:

plt.vlines(x[0], *y[[0,-1],0])
plt.hlines(y[:,0], *x[0, [0,-1]])

Afuera:

Puedes añadir valor a nuestra información aportando tu experiencia en las observaciones.

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