此外,如果要在x轴上显示次要刻度,可以使用plt.minorticks_on()函数来开启次要刻度显示: 代码语言:txt 复制 plt.minorticks_on() 最后,使用plt.show()函数显示图形: 代码语言:txt 复制 plt.show() 综上所述,以上代码实现了在x logscale轴上显示和增加次要刻度和主要刻度的大小。...
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.LogLocator类。该类可以根据指定的基数(base)和刻度间隔(subs)来确定刻度位置。 下面是一个示例代码,演示如何在log scale上设置刻度间隔为2: 代码语言:txt 复制 import ...
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...
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_locator(LogLocator(subs=np.arange(2,10)))plt.gca().xaxis.set_major_formatter(LogFormatter(...
参考:how to change scale of axis in matplotlib 在制作数据可视化图表时,轴的刻度是非常重要的,它们可以帮助我们更好地理解数据的变化趋势。在matplotlib中,我们可以通过一些方法来更改轴的刻度,包括调整刻度的范围、刻度的间距、刻度的位置等。本文将详细介绍如何在matplotlib中更改轴的刻度,希望对大家有所帮助。
def grayscale_cmap(cmap): """返回给定色图的灰度版本""" cmap = plt.cm.get_cmap(cmap) # 使用名称获取色图对象 colors = cmap(np.arange(cmap.N)) # 将色图对象转为RGBA矩阵,形状为N×4 #将RGBA颜色转换为灰度 # 参考 alienryderflex.com/hsp. RGB_weight = 0.299, 0.587, 0.114 # RGB三色的权...
设置x 轴及 y 轴的标签。 plt.xscale(scale, **kwargs) 和 plt.yscale(scale, **kwargs) 设置x 轴及 y 轴的缩放方式,参数如下: ‘linear’: 线性 ‘log’: 指数类型,支持的 kwargs 包括: basex/basey: 指数的底 nonposx/nonposy: 如何处理负数,直接截掉(‘mask’)还是化成一个接近 0 的数(‘...
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。
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,...
'grayscale'] 使用某种样式表的基本方法如下所示: plt.style.use('ggplot') 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)可以满足大部分需求,但是并非对每一幅图都合适。