在数据可视化中，坐标系是最基本的。在一张图纸上，只要建立了坐标系，图中的任何一个点就可以用数学方式描述清楚了。
一般，小学学习了数轴，初中就开始学习了二维直角坐标系。但是，那仅仅是数学中的认识，现在要使用 Matplotlib 与已有的数学知识结合，对坐标系有新的认识。
要很耐心地阅读以下内容，即便是“温故”，目的还是“知新”。
通常所说的坐标系，也称为平面直角坐标系、正交坐标系、笛卡尔坐标系，英文：Cartesian coordinate system，形状如下图所示。
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这种样式的坐标系，最早是由法国数学家勒内·笛卡尔（René Descartes）于 1637 年提出来的。它的组成部分包括以下几点。
x 轴（x-axis）：水平的坐标轴，也称为“横轴”。这是条有方向的直线，箭头所指方向表示“正方向”，与之相反的为“负方向”。
y 轴（y-axis）：竖直的坐标轴，也称为“纵轴”。除了方向与 x 轴垂直之外，别的没有不同。
正方向：不论是 x 轴还是 y 轴，都是以箭头所指的方向为正方向。上图中所标示的正方向，是数学中的习惯。但是，在真实的问题中，可能会有变化。比如，在物理学中，会以物体的运动方向或者某个力的方向为其中一个坐标轴的正方向；在计算机图形中，还会以向下为 y 轴的正方向。
原点（origin）：x、y 轴的交点。通常用字母 O 标记，一般情况下，原点是数字 0。但在实际问题中，原点不一定都是从 0 开始的，有可能对于不同的坐标轴，值还不一样。
刻度：观察上面的图，坐标轴上有刻度，每个刻度，应该包含以下两部分。
刻线：在坐标轴上的短线。
标示：刻线旁边的数字，表示该刻线的数量。但是，不是所有的刻线都必须有标示。上图中就显示出来了，每隔 5 个单位有一个标示。为了区分，还可以把这些有标示的刻线称为“主刻线”（此时的刻线和标示合称为“主刻度”），没有标示的刻线则称为“副刻线”。
坐标：以 (x, y) 的方式表示坐标系中的一个点。例如，上图中点 P，坐标为 (3, 5)，即该点在 x 轴的投影点对应着 3，在 y 轴上的投影点对应着 5。
对通常的坐标系有了认识之后，接下来，就是研习一番 Matplotlib 如何操控坐标系了。
1.2.1 设置坐标网格
坐标网格，是坐标系的辅助设备，主要是为了帮助人更直观地观察。
注意：以下代码是在 Jupyter 中执行，没有在最后使用 plt.show()。如果使用其他编辑器，最终以程序方式执行，请读者自行增加此句。
%matplotlib inline
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.arange(0, 5, 0.02)
y = np.exp(-x) * np.cos(2*np.pi*x)
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y)
ax.grid(color='blue') # ①运行结果：
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在上述代码中，ax 引用了坐标系对象，它具有一个名为 grid 的方法，使用这个方法能够实现对坐标网格的设置。它的完整格式是：
