PythonでMatplotlibを利用して作図する際に、軸上にグラフを重ねたい

Question

実現したいこと

実現したいことは、
「PythonでMatplotlibを利用して作図する際に、軸上にグラフを重ねたい」です。

別の言い方をすると、実現したいことは、
「PythonでMatplotlibを利用して作図する際に、散布図の点と曲線を前面に、グラフの軸を背面に配置したい」です。

上記の画像のような、軸上に点があるグラフを作成したいです。
(上記の画像は絵を書くアプリで丸を付け足したものです。)

方法をご存じの方、どうか回答よろしくお願い致します。

現状

PythonでMatplotlibを利用して以下のソースコードでグラフを作成しました。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x=np.arange(0,10,np.pi/6)
y=np.sin(x)
plt.rcParams['xtick.direction']='in'
plt.rcParams['ytick.direction']='in'
plt.figure(figsize=(10,3))
plt.plot(x,y,color='red')
plt.scatter(x,y,s=100,color='red')
plt.xlim(0,10)
plt.ylim(-1,1)
plt.xlabel(r'$x$',fontsize=25)
plt.ylabel(r'$\sin{x}$',fontsize=25)
plt.tick_params(labelsize=15)
plt.show()

しかし、上記の画像のように、このソースコードにより作成されるsin xのグラフは、
x=0の点やsin x=1, sin x=-1となる点において、
グラフの軸の下に散布図の点や曲線が配置されるようになってしまっています。

これらの下に入ってしまっている点や曲線を軸の上に乗せる方法を教えて欲しいです。

試したこと

zorderというパラメータが関係するかと思い、いろいろと数値を変えて試しましたが効果がありませんでした。

望ましくない解決策

以下のソースコードのようにすると、点と軸をずらすことはできますが、このようにしたいのではなく、軸上に点を重ねたいです。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x=np.arange(0,10,np.pi/6)
y=np.sin(x)
plt.rcParams['xtick.direction']='in'
plt.rcParams['ytick.direction']='in'
plt.figure(figsize=(10,3))
plt.plot(x,y,color='red')
plt.scatter(x,y,s=100,color='red')
plt.xlim(-0.1,10.1)
plt.ylim(-1.1,1.1)
plt.xlabel(r'$x$',fontsize=25)
plt.ylabel(r'$\sin{x}$',fontsize=25)
plt.tick_params(labelsize=15)
plt.show()

この三枚目の画像のようにしてしまえば、確かに点と軸の重なりは解消されます。

しかし、今回作りたいグラフとしましては、1枚目の画像に示したような軸上に点があるグラフです。

Pythonのバージョン情報

python 3.7.6を使用しています。(print(sys.version)により確認しました。)

Answer 1

こういうことですかね。
clip_on=False を設定すると Axes からはみ出したオブジェクトも描画されます。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.arange(0, 10, np.pi / 6)
y = np.sin(x)
plt.rcParams["xtick.direction"] = "in"
plt.rcParams["ytick.direction"] = "in"
plt.figure(figsize=(10, 3))
plt.plot(x, y, color="red")
plt.scatter(x, y, s=100, color="red", clip_on=False, zorder=5)
plt.xlim(0, 10)
plt.ylim(-1, 1)
plt.xlabel(r"$x$", fontsize=25)
plt.ylabel(r"$\sin{x}$", fontsize=25)
plt.tick_params(labelsize=15)
plt.show()

When False artists will be visible out side of the axes which can lead to unexpected results.

matplotlib.artist.Artist.set_clip_on — Matplotlib 3.1.2 documentation

Comments

[leonid_leonid]

まさに、これが実現したかったことです。
頂戴いたしました回答により作りたい図が作成できました。
素早い回答ありがとうございました。