如何在Python Matplotlib中将X轴网格放置在频谱图上？

在Python中，Matplotlib是一个经常使用的可视化工具包之一。频谱图是一种常见的数据可视化方式。当我们对某一个信号进行分析时，频谱图能够显示出信号在不同频率范围内的强度分布情况，帮助我们更好地了解信号的特征。

在Matplotlib中，我们可以使用specgram函数绘制频谱图，并且也可以绘制X轴和Y轴的网格。但是，由于Matplotlib默认将X轴网格放置在频谱图下方，这不利于我们对频谱图的观察和分析。那么，该如何将X轴网格放置在频谱图上呢？本篇文章将为大家一一讲解。

方法一：自定义坐标轴

我们可以通过自定义坐标轴的方式，将X轴放置在频谱图上。具体实现步骤如下：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# Generate data
fs = 20e3
N = 1e5
amp = 2 * np.sqrt(2)
noise_power = 0.01 * fs / 2
time = np.arange(N) / float(fs)
mod = 500*np.cos(2*np.pi*0.25*time)
carrier = amp * np.sin(2*np.pi*3e3*time + mod)
noise = np.random.normal(scale=np.sqrt(noise_power), size=time.shape)
signal = carrier + noise

# Compute and plot spectrogram
f, t, Sxx = plt.specgram(signal, Fs=fs, window=np.hanning(1024), 
                          NFFT=1024, noverlap=900, cmap='inferno')

# Create new figure and axes
fig, ax = plt.subplots()

# Plot spectrogram data
cax = ax.imshow(Sxx, extent=[np.min(t), np.max(t), np.min(f), np.max(f)],
                aspect='auto', origin='lower', cmap='inferno')

# Set X axis range and scale
ax.set_xlim([np.min(t), np.max(t)])
ax.set_xscale('linear')

# Set Y axis range and scale
ax.set_ylim([np.min(f), np.max(f)])
ax.set_yscale('linear')

# Set X and Y axis labels
ax.set_xlabel('Time [sec]')
ax.set_ylabel('Frequency [Hz]')
ax.set_title('Spectrogram of Signal')

# Create new X axis
ax2 = ax.twiny()

# Set X axis range and scale
ax2.set_xlim([np.min(t), np.max(t)])
ax2.set_xscale('linear')

# Set X axis tick positions and labels
ax2.set_xticks(t)
ax2.set_xticklabels([str(round(x, 2)) for x in t])

# Set X axis label
ax2.set_xlabel('Time [sec]')

# Show figure
plt.show()

通过以上代码，我们可以看到，首先使用specgram函数绘制频谱图，然后创建新的坐标轴ax2，并设置其为X轴坐标轴。我们将ax2设置X轴范围和刻度标签位置与原坐标轴ax一致，但是将刻度标签替换为时间戳。最后，将ax2的X轴标签设置为”Time [sec]”，即时间轴，即可得到在频谱图上放置X轴网格的结果。

方法二：使用`axhline`函数绘制水平线

除了自定义坐标轴的方法外，我们还可以使用axhline函数在频谱图上绘制水平线，从而实现在频谱图上放置X轴网格。具体实现步骤如下：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# Generate data
fs = 20e3
N = 1e5
amp = 2 * np.sqrt(2)
noise_power = 0.01 * fs / 2
time = np.arange(N) / float(fs)
mod = 500*np.cos(2*np.pi*0.25*time)
carrier = amp * np.sin(2*np.pi*3e3*time + mod)
noise = np.random.normal(scale=np.sqrt(noise_power), size=time.shape)
signal = carrier + noise

# Compute and plot spectrogram
f, t, Sxx = plt.specgram(signal, Fs=fs, window=np.hanning(1024), 
                          NFFT=1024, noverlap=900, cmap='inferno')

# Create new figure and axes
fig, ax = plt.subplots()

# Plot spectrogram data
cax = ax.imshow(Sxx, extent=[np.min(t), np.max(t), np.min(f), np.max(f)],
                aspect='auto', origin='lower', cmap='inferno')

# Set X axis range and scale
ax.set_xlim([np.min(t), np.max(t)])
ax.set_xscale('linear')

# Set Y axis range and scale
ax.set_ylim([np.min(f), np.max(f)])
ax.set_yscale('linear')

# Set X and Y axis labels
ax.set_xlabel('Time [sec]')
ax.set_ylabel('Frequency [Hz]')
ax.set_title('Spectrogram of Signal')

# Add horizontal grid lines
for y in f:
    ax.axhline(y, color='white', linestyle=':', linewidth=0.5)

# Show figure
plt.show()

通过以上代码，我们可以看到，首先使用specgram函数绘制频谱图，然后使用axhline函数在坐标轴上添加水平线。我们将水平线位置设为频率轴上的每个刻度线位置，将线型设为虚线，从而实现在频谱图上放置X轴网格的结果。