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',colo
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...
ax.xaxis.set_major_formatter(FuncFormatter(custom_formatter)) 绘制图形并展示: 代码语言:txt 复制 plt.plot(x, y) plt.show() 上述步骤中的x和y代表绘图所需的数据。 使用log-scale with matplotlib时,x-ticks问题的解决方法可以使刻度显示更直观和符合需求。注意,这只是其中一种解决方法,根据具体需求和数据...
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_locator...
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=...
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: ...
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...
首先我们想要设置坐标轴的范围,可以运用坐标轴对象中的set_ylim和set_xlim,或者axis('tight')来自动设置“紧密结合”的坐标范围: In [36]: fig, axes = plt.subplots(1, 3, figsize=(12, 4)) axes[0].plot(x, x**2, x, x**3) axes[0].set_title("default axes ranges") ...
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 plt plt.style.use('classic') %matplotlib inline import numpy as np 1. 2. 3. 4. ax = plt.axes(xscale='log', yscale='log', xlim=[...