Python 是一種基于文本的編程語言，具有簡單易學、高效、靈活的優勢。Python 除了可以用來進行數據分析、機器學習等處理任務，還可以用來進行可視化。在 Python 可視化中，Matplotlib 是一個重要的庫。其中，有一項重要的功能就是網格設置，可以讓我們更好地控制圖表的布局。

網格設置包括兩方面：坐標軸上的網格（Grid）和繪圖區域中的網格（Minor Grid）。下面我們分別進行講解。

坐標軸上的網格

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 生成數據
x = np.linspace(0,10,100)
y = np.sin(x)
# 創建子圖
fig, ax = plt.subplots()
# 繪制曲線
ax.plot(x, y)
# 顯示網格
ax.grid(True)
# 顯示圖形
plt.show()

上面的代碼是一個簡單的 matplotlib 繪圖，它利用 sin 函數繪制了一條曲線。在顯示圖形前，我們調用了 ax.grid 函數，并將其傳入 True，表示顯示網格。在默認情況下，坐標軸上的網格是灰色的，而且密度較大。如果需要更改網格樣式和顏色，可以參考如下代碼。

# 更改網格樣式和顏色
ax.grid(True, linestyle='--', linewidth=0.5, alpha=0.5, color='gray')

繪圖區域中的網格

除了顯示坐標軸上的網格之外，Matplotlib 還提供了繪制繪圖區域中網格的功能。如下代碼所示：

# 生成數據
x = np.arange(-5,5,0.1)
y = np.arange(-5,5,0.1)
X,Y = np.meshgrid(x,y)
z = np.sin(np.sqrt(X**2+Y**2))
# 創建子圖
fig, ax = plt.subplots()
# 繪制等高線圖
ax.contourf(x,y,z, cmap='hot')
# 顯示網格
ax.xaxis.set_minor_locator(plt.MultipleLocator(0.5))
ax.yaxis.set_minor_locator(plt.MultipleLocator(0.5))
ax.grid(True, which='minor')
# 顯示圖形
plt.show()

上面的代碼生成了一個二維的點陣，并用 sin 函數來模擬高度，接著用 contourf 函數繪制了等高線圖。在顯示圖形前，我們調用了 ax.grid 函數，并同時調用了 ax.xaxis.set_minor_locator 和 ax.yaxis.set_minor_locator 函數對 x 和 y 坐標軸的次刻度進行設置。最后，我們將 ax.grid 函數中的 which 參數設置為 minor，表示顯示繪圖區域中的網格。

綜上所述，Matplotlib 提供了多種設置網格的方法，可以讓我們更好地控制圖表的布局，提高可視化效果。