在这里,我们使用plotly.graph_objects中的Scatter创建了一个交互式的对数图。Plotly的优势在于其交互性和美观性,非常适合用于数据分析展示。 五、总结与实践 通过以上的介绍,我们了解了如何使用Python的不同库来绘制对数图。每个库都有其独特的优势和适用场景: Matplotlib:功能全面,适合需要进行复杂图形控制
This guide shows how to create a scatterplot with log-transformed axes in Matplotlib. This post uses the object oriented interface and thus uses ax.set_xscale('log'), but this can also be achieved with plt.xscale('log') if you're using plt.plot()...
最后,将原始数据和拟合结果绘制在同一张图上,便于观察: plt.scatter(x,y,label='原始数据')plt.plot(x,fitted_y,color='r',label='拟合结果')plt.xscale('linear')plt.yscale('log')plt.title('Log坐标下线性拟合示例')plt.xlabel('X')plt.ylabel('Y (log scale)')plt.legend()plt.show() 1. 2...
最后,我们将拟合结果可视化,观察拟合效果。 # 可视化结果plt.figure(figsize=(10,6))plt.scatter(x_data,y_data,label='数据点',color='red')# 绘制数据点plt.plot(x_data,log_func(x_data,params[0],params[1]),label='拟合曲线',color='blue')# 绘制拟合曲线plt.xlabel('X 轴')plt.ylabel('Y ...
刻度定位器是matplotlib中用于确定刻度位置的对象。 要在log scale上设置刻度间隔,可以使用matplotlib.ticker.LogLocator类。该类可以根据指定的基数(base)和刻度间隔(subs)来确定刻度位置。 下面是一个示例代码,演示如何在log scale上设置刻度间隔为2: 代码语言:txt 复制 import matplotlib.pyplot as plt import ...
() model.fit(X_log, Y) # 预测 Y_pred = model.predict(X_log) # 绘制log图 plt.scatter(X, Y, color='blue', label='Data') plt.plot(X, Y_pred, color='red', label='Fit') plt.xscale('log') # X轴使用对数刻度 plt.xlabel('X (log scale)') plt.ylabel('Y') plt.legend() ...
Original report at SourceForge, opened Fri Jun 10 12:29:24 2011 If you enable a log scale when doing a 3D scatter plot, nothing is created and the program crashes. Attached is the error output. You can easily reproduce this by taking the...
）ax = sns.scatterplot(x= 'Score', y ='Total Amount Deposited', data = df, hue = '...
import matplotlib.pyplot as plt def plot_against_time(data, column): plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.plot(data['ElapsedTime (Min)'], data[column], label=column, color='r') plt.xlabel('Elapsed Time (Min)') plt.ylabel('Value') plt.grid() plt.legend() plt.show() def scatter_plo...
我们进行手动的编写close()方法进行关闭，然而，每次这些写会造成代码冗余不优雅，JDK中对于释放资源有...