x=np.arange(1,10,0.1)y=np.exp(x)fig,ax1=plt.subplots()ax2=ax1.twinx()ax1.plot(x,y,'r-')ax2.plot(x,y,'b-')ax1.set_yscale('log')ax1.set_ylabel('Log Scale Y Axis',color='r')ax2.set_ylabel('Linear Scale Y Axis',color='b')plt.show() Python Copy Output: 在这个示...
importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpfrommatplotlib.tickerimportFuncFormatterx=np.arange(1,10,0.1)y=np.sin(x)plt.plot(x,y)plt.xscale('log')defformat_func(value,tick_number):returnf'10^{int(value)}'plt.gca().xaxis.set_major_formatter(FuncFormatter(format_func))plt.show() Python Copy...
可以通过设置刻度定位器(ticker)来实现。刻度定位器是matplotlib中用于确定刻度位置的对象。 要在log scale上设置刻度间隔,可以使用`matplotlib.ticker.LogL...
Axis.get_ticklines():获取刻度线列表(一个Line2D实例的列表)。 可以通过minor=True|False关键字参数控制输出minor还是major的tick line。 Axis.get_scale():获取坐标轴的缩放属性,如'log'或者'linear' Axis.get_view_interval():获取内部的axis view limits实例 Axis.get_data_interval():获取内部的axis data ...
Axes:matplotlib宇宙的核心,容纳了大量元素用来构造一幅幅的子图,一个figure可以由1个或者多个子图构成 Axis:axes的下层,用来处理所有与坐标轴、网格相关的元素 Tick:axis的下层,用来处理所有和刻度相关的元素两种绘图接口matplotlib提供了两种最常用的绘图接口:创建...
在Matplotlib 2.0 之后,当 axis 的跨度过大时,默认次要刻度将会不再展示,因此,下面的代码经过了修改,加上了 xlim 和 ylim 参数。 import matplotlib.pyplot as pltplt.style.use('classic')%matplotlib inlineimport numpy as np ax = plt.axes(xscale='log', yscale='log', xlim=10e-5, 10e5, ylim=...
log10(population), cmap='viridis', s=area, linewidth=0, alpha=0.5) plt.axis('equal') plt.xlabel('longitude') plt.ylabel('latitude') plt.colorbar(label='log_{10}(population)') plt.clim(3, 7) # Here we create a legend: # we'll plot empty lists with the desired size and label...
每一个Axes都含有两个(或者三个)Axis对象。除了表示线性范围外,Matplotlib还可以表示log-scale,因为对数很常见,因此有一些直接的方法(如loglog semilogx semilogy)等,使用如下: fig, axs = plt.subplots(1, 2, figsize=(5, 2.7), layout='constrained') ...
symmentric log scale: 即matplotlib.scale.SymmetricalLogScale, 对称log坐标轴, 支持正负数 logit scale: 即matplotlib.scale.LogitScale, logit坐标轴,[0,1]范围内,会将log数据映射[0, 1]范围内。 ( logit = 1/(1+log(-x)) ) 示例代码如下: ...
xaxis.get_minor_formatter()) 1. 2. AI检测代码解析 <matplotlib.ticker.LogFormatterSciNotation object at 0x000001E8074AEB88> <matplotlib.ticker.LogFormatterSciNotation object at 0x000001E8074ADB48> 1. 2. 我们看到主要和次要刻度的位置都是使用LogLocator来设置的(对于对数图表来说那是理所当然的)。