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...
下面是一个例子: importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfrommatplotlib.tickerimportLogLocator,LogFormatterx=np.linspace(1,100,100)y=np.log10(x)plt.plot(x,y)plt.xscale('log')plt.grid(True,which='both',axis='both',color='gray',linestyle='-',linewidth=0.5)plt.gca().xaxis.set_minor_loc...
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...
方案二 自定义scale 理论部分 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,Sym...
random.normal(size=1000, loc=0.0, scale=1.0) ax1.boxplot(data,sym='o',whis=1.5) # plt.boxplot(x, notch=None, sym=None, vert=None, whis=None, positions=None, widths=None, patch_artist=None, meanline=None, showmeans=None, showcaps=None, showbox=None, showfliers=None, boxprops=...
ax2.plot(x, y, marker="o") plt.show() 极坐标系一般用在非线性的关系中,上面的数据用 笛卡尔坐标更合适。 投影的场景 投影使用的场景其实不只是坐标系的变换。 因为我们平时绘制2D图形比较多,2D图形只有2个维度,所以一般用缩放(Scale)变换就足够了。
lognormal(size=200) y = x + rng.normal(scale=5 * (x / np.max(x)), size=200) # Initialize layout fig, ax = plt.subplots(figsize = (9, 6)) # Add scatterplot ax.scatter(x, y, s=60, alpha=0.7, edgecolors="k"); Let's say the horizontal scale is logarithmic now: fig, ...
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...
axs[0, 0].plot(x, y) axs[1, 1].scatter(x, y) 在Python的matplotlib库中,axes.flat是一个迭代器,用于在多个子图(subplots)上进行迭代。当你创建一个子图网格时,例如使用plt.subplots()函数,它会返回一个二维数组,其中每个元素都是一个子图。如果你想要遍历所有的子图并对每个子图进行操作,你可以使用二维...
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.xlabel('x') plt.ylabel('log(x)') plt.title('Logarithmic Scale') plt.show() 复制代码 在上面的示例中,我们生成了一个x轴...