代码语言:txt 复制 import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.ticker as ticker # 创建一个示例图形 fig, 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_...
x=np.linspace(1,100,100)y=x**2fig,ax=plt.subplots(figsize=(10,6))ax.plot(x,y,label='y = x^2')ax.set_yscale('log')ax.set_title('Quadratic Function on Semi-log Plot - how2matplotlib.com')ax.set_xlabel('x')ax.set_ylabel('y (log scale)')ax.legend()ax.grid(True)plt.sho...
FuncScale这个类挺好,给了我们自定义scale的接口,这样我就不用自己重写一个Scale类了。实际上呢,在代码中,我们也不用import这个FuncScale,因为它已经register了。我们要做的事情,就是像之前使用对数坐标那样ax.set_yscale('log')来设置自定义函数的标度,即ax.set_yscale('function', (forward, inverse)) 这边多...
log-scale with matplotlib中的x-ticks问题是指在使用matplotlib库绘制图形时,当使用对数刻度(log-scale)时,x轴刻度的显示问题。 在log-scale下,x轴刻度的显示通常会以对数形式呈现,例如10^1、10^2、10^3等。然而,默认情况下,matplotlib会自动选择和设置刻度的位置和间距,有时会导致刻度显示不直观或不符合需求。
ax.xaxis.set_major_locator(LogLocator(base=10))# 设置y轴为对数刻度ax.set_yscale('log')ax.yaxis.set_major_locator(LogLocator(base=10))ax.set_title('Using LogLocator - how2matplotlib.com')ax.set_xlabel('X axis (log scale)')ax.set_ylabel('Y axis (log scale)')ax.legend()ax.grid(...
Scale - 缩放 线性缩放 线性缩放是默认的缩放方式,数据的值是通过线性变换之后显示在图形的。 每个数值变换成图形上的像素位置之后绘制在图形上。 比如: x =list(range(1,11)) y = x fig = plt.figure(figsize=(6,6)) ax = plt.subplot(1,1,1, aspect=1, xlim=[1,10], ylim=[1,10]) ...
cmap = grayscale_cmap(cmap) grayscale = cmap(np.arange(cmap.N)) fig, ax = plt.subplots(2, figsize=(6, 2), subplot_kw=dict(xticks=\], yticks=\[)) ax0.imshow(colors, extent=0, 10, 0, 1) ax1.imshow(grayscale, extent=0, 10, 0, 1) view_colormap('jet') 注意一下上面的...
要画Matplotlib 图形时,都需要先创建一个图形 fig 和一个坐标轴 ax。创建图形与坐标轴的最简单做法如下: fig = plt.figure() ax = plt.axes() plt.show() 1. 2. 3. 4. 在Matplotlib 里面,figure(plt.Figure 类的一个实例)可以被看成是一个能够容纳各种坐标轴、图形、文字和标签的容器。就像你在图中...
图形的轴线可以通过坐标轴属性 ax.spines 设置,最常见的设置方法是选择隐藏,通过属性 ['top', 'bottom', 'left', 'right'] 分别设置上下左右的轴线。 ax.spines.right.set_visible(False) ax.spines.bottom.set_visible(False) 还有另一种经常使用的情况,根据绘图需要,调整spines轴线在图中位置。如绘制正余弦...
matplotlib.axes.Axes.get_yaxis_transform():等价于matplotlib.transforms.blended_transform_factory(ax.transAxes,ax.transData)。x坐标为Axes坐标系,y坐标为data坐标系。常用于绘制y轴的label、tick、gridline。 4.利用坐标变换制造阴影效果 4.1 matplotlib.transform.ScaledTranslation(xt, yt, scale_trans)创建一个...