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
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_locator...
log-scale with matplotlib中的x-ticks问题是指在使用matplotlib库绘制图形时,当使用对数刻度(log-scale)时,x轴刻度的显示问题。 在log-scale下,x轴刻度的显示通常会以对数形式呈现,例如10^1、10^2、10^3等。然而,默认情况下,matplotlib会自动选择和设置刻度的位置和间距,有时会导致刻度显示不直观或不符合需求。
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...
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...
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 ...
scatter(x, y, s=60, alpha=0.7, edgecolors="k") # Set logarithmic scale on the y variable ax.set_yscale("log"); Let's use a logarithmic scale for both axes now: fig, ax = plt.subplots(figsize = (9, 6)) ax.scatter(x, y, s=60, alpha=0.7, edgecolors="k") # Set ...
random.normal(loc=0.5, scale=0.4, size=1000) y = y[(y > 0) & (y < 1)] y.sort() x = np.arange(len(y)) # plot with various axes scales plt.figure() # linear plt.subplot(221) plt.plot(x, y) plt.yscale('linear') plt.title('linear') plt.grid(True) # log plt.subplot...
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np def scatterplot(x_data, y_data, x_label="", y_label="", title="", color = "r", yscale_log=False): # Create the plot object _, ax = plt.subplots() # Plot the data, set the size (s), color and transparency (alpha) ...