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。无论是在数据分析、科学研究还是工程应用中,...
AI检测代码解析 plt.plot(x,y)# 绘制折线图plt.xscale('log')# 将X轴设置为对数坐标plt.xlabel('X轴')# 设置X轴标签plt.ylabel('Y轴')# 设置Y轴标签plt.title('横坐标轴log图')# 设置图表标题plt.grid(True)# 显示网格线plt.show()# 显示图表 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 结束 恭喜!你已经成...
importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt# 设置 x 的取值范围x=np.linspace(0.1,10,100)# 从 0.1 到 10 的 100 个点y_log10=np.log10(x)# 以10为底的对数y_loge=np.log(x)# 以e为底的对数# 绘制图像plt.figure(figsize=(10,6))plt.plot(x,y_log10,label='log10(x)',color='blue')plt...
在Python中,我们可以使用math模块中的log2函数来计算以2为底的对数。下面是一个示例代码: import math import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.linspace(1, 100, 100) # 创建一个范围为1到100的数组 y = [math.log2(i) for i in x] # 计算每个元素的以2为底的对数 plt.plot(...
curve = plot.plot(x1,y1) if __name__ == '__main__': import sys if sys.flags.interactive != 1 or not hasattr(QtCore, 'PYQT_VERSION'): pg.QtGui.QApplication.exec_() 5. 参考文档 关于python:在matplotlib.pyplot中防止科学计数法 ...
首先构建一个x轴和y轴数据都是10的乘方的散点图,代码如下 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 >>>importmatplotlib.pyplotasplt>>>importnumpyasnp>>>data=np.array([1,2,3,4])>>>power_x=np.power(10,data)>>>power_y=np.power(10,data)>>>plt.plot(power_x,power_y) ...
('pyqtgraph example: customGraphicsItem')plt=w.addPlot(0,0,title="X轴/Y轴普通坐标系")plt.addItem(item)plt.showGrid(True,True)plt2=w.addPlot(0,1,title="Y轴数据Log对数化处理")plt2.addItem(item2)plt2.showGrid(True,True)plt3=w.addPlot(1,0,title="Y轴设置为对数坐标模式")plt3....
plt.plot(x, y) plt.show() 这样设置后,log-log图中的坐标轴刻度将以标量形式显示,而不是科学记数法。 关于自定义字体,可以使用matplotlib库中的FontProperties类来实现。具体步骤如下: 导入所需的库: 代码语言:txt 复制 import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.font_manager import...
1、用python画出log1.5(x),log(2x),log(3x) import numpy as np import math import matplotlib.pyplot as plt x=np.arange(0.05,3,0.05) y1=[math.log(a,1.5)for a in x] y2=[...
python使用使用对数坐标系 newX = [] newY = [] for i in range(len(x)): if y[i] != 0 : newX.append(x[i]) newY.append(y[i]) fig, ax = plt.subplots() ax.plot(newX,newY, 'ro-')ax.set_xscale("log") ax.set_yscale("log")ax.set_xlabel('$k$', fontsize='large') ...