可以通过设置set_minor_locator和set_major_formatter来实现。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',lines...
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...
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...
FuncScale这个类挺好,给了我们自定义scale的接口,这样我就不用自己重写一个Scale类了。实际上呢,在代码中,我们也不用import这个FuncScale,因为它已经register了。我们要做的事情,就是像之前使用对数坐标那样ax.set_yscale('log')来设置自定义函数的标度,即ax.set_yscale('function', (forward, inverse)) 这边多...
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。
使用set_xscale或者set_yscale可以设置坐标轴的刻度:fig, axs = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 4)) for j in range(2): axs[j].plot(list('abcd'), [10**i for i in range(4)]) if j==0: axs[j].set_yscale('log') else: pass fig.tight_layout()...
matplotlib 提供了两种变换数据的方式,一种是 Scale(缩放),一种是Projection(投影)。 Scale是对数据的一个维度进行变换,Projection则是对2个或者2个以上的维度进行变换。 Scale - 缩放 线性缩放 线性缩放是默认的缩放方式,数据的值是通过线性变换之后显示在图形的。
axes2.set_title('insert title'); 如果我们并不关心坐标轴的位置是否要明确处于画图窗口的哪个位置,我们可以采用matplotlib布局工具中的一个,例如subplots,用法如下: In [11]: fig, axes = plt.subplots() axes.plot(x, y, 'r') axes.set_xlabel('x') ...
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....
ax.set(xlim=(0,10), ylim=(-2,2), xlabel='x', ylabel='sin(x)', title='A Simple Plot'); 2.简单散点图 另一种常用的图表类型是简单散点图,它是折线图的近亲。不像折线图,图中的点连接起来组成连线,散点图中的点都是独立分布的点...