plt.plot(x, y) plt.xscale('log', base=2) plt.title('Logarithmic X-axis with Base 2') plt.xlabel('X-axis (log base 2 scale)') plt.ylabel('Y-axis') plt.show() 通过这些示例和解释,希望你能更好地理解如何在Python中使用Matplotlib设置对数刻度
plt.plot(x, y, label='log(x)') plt.xscale('log') plt.yscale('log') 在这里,我们将x轴和y轴都设置为对数刻度,并为线条加上一个标签。 显示图表 最后,使用plt.show()来显示图表。 plt.xlabel('X (log scale)') plt.ylabel('Y (log scale)') plt.title('Logarithmic Plot') plt.legend() ...
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...
ax = plt.subplots() # 设置x轴为log scale ax.set_xscale('log') # 创建刻度定位器 locator = ticker.LogLocator(base=10, subs=[2]) # 设置x轴刻度定位器 ax.xaxis.set_major_locator(locator) # 绘制示例数据 x = [1, 10, 100, 1000, 10000] y = [1, 2, 3, 4, 5] ax.plot(x...
normal(scale=5 * (x / np.max(x)), size=200) # Initialize layout fig, ax = plt.subplots(figsize = (9, 6)) # Add scatterplot ax.scatter(x, y, s=60, alpha=0.7, edgecolors="k"); Let's say the horizontal scale is logarithmic now: fig, ax = plt.subplots(figsize = (9, 6...
python 画图 log Python 画图分类标签 1 二维图像 1.1 二维曲线 plot(x, y, ls="-", lw=1.5, label=None) 1. x, y:横坐标和纵坐标 ls:颜色、点标记、线型列表,如 ls='r-' 表示红色实线、形点,ls='g.' 表示绿色散点 lw:线宽度 label:线标签...
要在图表中使用对数分度,可以使用诸如Excel、Python的matplotlib、seaborn等数据可视化工具。以下是一个简单的示例: ``` import matplotlib.pyplot as plt x = [1, 10, 100, 1000, 10000] y = [0, 2, 4, 6, 8] plt.plot(x, y) plt.xscale("log") plt.yscale("log") plt.title("Log Scale Examp...
Setting the x or y axes to a log scale seems to result in a blank figure with plot_surface. For example: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D x = np.logspace(-3,1,20)[np.newaxis].T y ...
() 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() ...
Start by creating a scatter plot using thecarsdata set: library(ggplot2) p <- ggplot(cars, aes(x = speed, y = dist)) + geom_point() p R functions to set a logarithmic axis: p + scale_x_log10(), p + scale_y_log10() : Plot x and y in log 10 scale, respectively. ...