x=np.arange(1,10,0.1)y=np.sin(x)plt.plot(x,y)plt.xscale('log')plt.yscale('log')plt.xlabel('X-axis')plt.ylabel('Y-axis')plt.title('Log Scale Plot')plt.show() Python Copy Output: 在上面的示例中,我们首先生成了一个x轴的数据,然后计算了对应的y轴数据。接着使用plot()方法绘制出曲...
x=np.linspace(1,10,100)y1=np.log(x)y2=np.exp(x)fig,ax1=plt.subplots()ax1.plot(x,y1,'r-')ax1.set_ylabel('Logarithmic scale',color='r')ax2=ax1.twinx()ax2.plot(x,y2,'g-')ax2.set_ylabel('Linear scale',color='g')plt.show() Python Copy Output: 9. 对数刻度与非连续数...
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...
plot(x,np.log(x)) plt.show() 图例(legend) 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 x = np.arange(1,11,1) fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111) ax.plot(x,x*2,label='Normal') ax.plot(x,x*3,label='Fast') ax.plot(x,x*4,label='Faster') ax.plot(x,x...
自定义color bar的scale:多组数据使用heatmap 现在我有不止一组数据集,而是四组。当然了可以画四个bar plot,但是我们也可以集成四张bar plot于一张heatmap中: 显然,这个也涉及了负数太负使得小的正数无法分辨的问题,需要自定义一下color bar。 原理跟之前一样;代码上,可以使用colors.FuncNorm ...
ax.plot(x, np.sin(x)); 同样的,我们可以使用 pylab 接口(MATLAB 风格的接口)帮我们在后台自动创建这两个对象: plt.plot(x, np.sin(x)); 如果我们需要在同一幅图形中绘制多根线条,只需要多次调用plot函数即可: plt.plot(x, np.sin(x)) plt.plot...
ax.plot(x, y, marker="o") plt.show() 可以试试看,因为 x 的值很小的时候,y 的值就会很大,显示出来的图几乎无法查看。 对数缩放 matplotlib 中默认还提供了 log:以10为底数的对数缩放,不支持负数和0 logit:以2为底数的对数缩放,不支持负数和0 ...
要在Matplotlib中实现对数坐标轴的绘图,可以使用set_xscale和set_yscale方法来设置对应的坐标轴为对数坐标。下面是一个简单的示例代码: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(1, 10, 100) y = np.log(x) plt.plot(x, y) plt.yscale('log') #将y轴设置为对数坐标 plt....
一、plt.plot绘制线性图(也可说是折线图)#导入包 import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import numpy as np绘制单条线形图#绘制单条线形图 x = np.array([4,5,6,1,2]) y = x+2 plt.plot(x,y)输…
plt.title("Simple Plot") plt.legend() 2. pyplot接口 matplotlib.pyplot是一个使matplotlib像MATLAB一样工作的绘图接口(很多函数的集合),pyplot会自动追踪当前figure和axes, 其调用函数也是作用于当前axes。 示例一 importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp# 1. 定义一个图形窗口plt.figure()# 2. 绘制图形plt...