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.pyplotasplt fig,axs=plt.subplots(2,2)x=np.linspace(1,10,100)y=np.log10(x)axs[0,0].plot(x,y)axs[0,0].set_xscale('log')axs[0,0].set_title('Subplot 1')axs[0,1].plot(x,y)axs[0,1].set_yscale('log')axs[0,1].set_title('...
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_...
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做的是把正半轴的对数标度对称到负半轴上,让这些负数也能用对数标度可视化。 再来看...
以下是解决log-scale with matplotlib中的x-ticks问题的步骤: 导入所需的库: 代码语言:txt 复制 import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.ticker import FuncFormatter 创建图形并设置x轴为对数刻度: 代码语言:txt 复制 fig, ax = plt.subplots() ax.set_xscale("log") 创建自定义的刻度显示函数,例如:...
importmatplotlib.pyplotasplt yscale:https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.yscale.html 非阻塞显示图片:plt.show(block=False) 开始画下一张:plt.figure() 散点图plt.scatter 交互式散点图:https://mpld3.github.io/examples/scatter_tooltip.html ...
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。 但是在 3D 图形的场景中,投影就会用的多一些,matplotlib 绘制3D图形需要额外的库,这里不演...
plt.xscale('log') 下面显示了四个图的示例,这些图的y轴数据相同且比例不同。 frommatplotlib.tickerimportNullFormatter# useful for `logit` scale# Fixing random state for reproducibilitynp.random.seed(19680801)# make up some data in the open interval (0, 1)y=np.random.normal(loc=0.5,scale=0.4,...
['fivethirtyeight','seaborn-pastel','seaborn-whitegrid','ggplot','grayscale'] 1. 2. 3. 使用某种样式表的基本方法如下所示: 复制 plt.style.use('ggplot') 1. 默认配置 Step5 设置轴刻度 坐标轴定位器与格式生成器 虽然Matplotlib 默认的坐标轴定位器(locator)与格式生成器 (formatter)可以满足大部...
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...