x=np.logspace(0,4,100)y1=x**1.5y2=x**2.5fig,ax=plt.subplots(figsize=(10,6))ax.plot(x,y1,label='y = x^1.5')ax.plot(x,y2,label='y = x^2.5')ax.set_xscale('log')ax.set_yscale('log')ax.set_title('Multiple Power Laws on Log-log Plot - how2matplotlib.com')ax.set_xla...
set_xscale和set_yscale这两个函数,除了支持matplotlib实现好的字符串标识之外,还支持自定义函数映射。例如,想把y轴映射为 ,则需要定义两个函数,分别用于坐标系映射和图像映射,具体代码如下 forward = lambda x : x**(1/2) inverse = lambda x : x**2 fig, ax = plt.subplots() xs = np.linspace(0,4...
x=np.logspace(0,5,100)y=x**2fig,ax=plt.subplots(figsize=(10,6))ax.plot(x,y,label='x^2')# 设置x轴为对数刻度ax.set_xscale('log')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_titl...
fig, ax = plt.subplots() ax.plot(x, y) ax.set_yscale('log') # 设置Y轴为对数刻度 ax.set_xscale('log') # 设置X轴为对数刻度 这些方法可以帮助您解决X轴密集问题,提高图表的可读性和美观度。根据具体情况选择适合的方法,可以让您的图表更加清晰易懂。相关文章推荐 文心一言接入指南:通过百度智能云...
ax.annotate('local max', xy=(2, 1), xytext=(3, 1.5),arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.05)) 坐标轴-Axis 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 #添加坐标轴标签: ax.set_xlabel("x标签") ax.set_ylabel("y标签") # 改变坐标尺度 ax.set_yscale('log') # 使用log...
import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.ticker import LogLocator, LogFormatter # 生成示例数据 x = [0.1, 1, 10, 100, 1000] y = [0.01, 0.1, 1, 10, 100] # 创建图形和坐标轴 fig, ax = plt.subplots() # 设置对数刻度 ax.set_xscale('log') ax.set_yscale('log') # 自定义刻度...
在一个函数图像中,有时自变量 x 与因变量 y 是指数对应关系,这时需要将坐标轴刻度设置为对数刻度。Matplotlib 通过 axes 对象的xscale或yscale属性来实现对坐标轴的格式设置。 示例:右侧的子图显示对数刻度,左侧子图则显示标量刻度。 import matplotlib.pyplot as plt ...
import numpy as np fig, ax = plt.subplots() # 该函数创建一个包含1个axes的figure,并将两者进行返回 ax.plot([1,2,3,4],[1,4,2,3])那么也可以用更为简单的方式来进行创建:line = plt.plot([1,2,3,4],[1,4,2,3])这是因为如果未指定axes,那么会自动创建一个,因此可以简化。figure...
axes.yscale("log") 刻度位置和刻度格式 比对x轴更改 ax.xaxis.set_major_locator(ticker.MaxNLocator(5)) 其他方式略 此外有个概念要简单说一下——主刻度(major)和次刻度(minor) 仔细看上面那个图,你会发现有的刻度线长,有的刻度线短 长的刻度线之间的距离也比较短,是主刻度,另一个就是此刻度 图层...
ax.set_title("Simple Plot")# 设置坐标轴标题. ax.legend()# 增加图例. <matplotlib.legend.Legend at 0xffff8de910f0> png pyplot的例子 x = np.linspace(0,2,100) plt.figure(figsize=(5,2.7),layout = 'constrained') plt.plot(x,x,label = 'linear') ...