以上是matplotlib自带的scale,最常用的、也是默认设置,就是Linear Scale。Log scale适合可视化数量级很大或者很小(接近0)的数据,它实际上做的事情是把真实世界的x,映射到图上的\lg x的位置,但是刻度标注的还是x。 但是对于很大(小)的负数,因为定义域的问题,\lg x就无能为力了,Symmetric Log Scale做的是把正半...
可以通过ScalarFormatter和LogFormatter来自定义对数刻度的形式。下面是一个例子: importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfrommatplotlib.tickerimportScalarFormatterx=np.linspace(1,10,100)y=np.log10(x)plt.plot(x,y)plt.xscale('log')plt.gca().xaxis.set_major_formatter(ScalarFormatter())plt.show() Pyt...
bar(left=0, bottom=index, width=y,height=0.5,orientation='horizontal')# orientation:'horizontal'设置为横向 ax4.barh(bottom=index,width=y,height=0.5) # barh 横向条形图 plt.show() 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 fig,axes = plt.subplots(ncols=2,nrows=2) ax1,ax2,ax3...
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。
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...
3.1 柱状图(Bar Charts) 3.2 直方图(Histogram) 3.3 饼图 3.4 箱型图 4、Figure、Axes对象与多图绘制 4.1 Figure、Axes对象 4.2 多图绘制 5、实战-绘制K线图(蜡烛图) 1、简介及小例子 为了更直观的分析数据,数据可视化必不可少,俗话说一图胜十表,一个好的图能让你更直观的感受数据。在Python中有专门用于数...
plt.xscale('scale'), plt.yscale('scale') #可选参数log,symlog,logit等 #填充颜色 plt.fill(x,y) plt.fill_between(x,y,where=...) #条形图 plt.bar(x,y) #注意多个条形图的默认颜色相同,应选择不同的颜色方便区分 #直方图 plt.hist(x,bins) #直方图是一种显示区段内数据数量的图像,x为数据,...
scale =range(100) x = [(2* math.pi * i) /len(scale)foriinscale] y = [math.cos(i)foriinx] plt.plot(x, y) plt.show() 若采用Numpy库,则可以使用以下等效代码: # cos_2.pyimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt x = np.linspace(0,2* np.pi,100) ...
(5) y1,y2,y3=np.random.randint(1,25,size=(3,5)) width=0.25 ax3.bar(x,y1,width) ax3.bar(x+width,y2,width) ax3.bar(x+2*width,y3,width) for i,color in enumerate(colors): xy=np.random.normal(size=2) ax4.add_patch(plt.Circle(xy,radius=0.2,color=color)) ax4.axis('equal'...
plt.contourf(X,Y,Z,20,cmap='RdGy') plt.colorbar() 1. 2. 通过颜色条可以清晰地看出,黑色区域是 “波峰”(peak),红色区域是 “波谷”(vally)。 但是图像还有一点不仅如此人意的地方,就是看起来有点 “污渍斑斑”,不是那么干净。这是由于颜色的改变是一个离散而非连续的过程。可以通过 plt.imshow()...