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,这里不演示了。 此外,和地理信息结合展示数据的时候,投影也会用的比较多。 因为数据对应到经纬度上至少是2个维度的同时变换(如果地理信息中包含...
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 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, sub...
5.1设置x轴/y轴是否对数坐标 通过Axes.set_xscale(value,**kwargs)/Axes.set_yscale(value,**kwargs)方法可以设置x轴/y轴是否对数坐标。其中value可以为: linear:线性 log:对数。其中basex|basey关键字指定对数的基 logit:以2为底的对数 symlog:对数,其中basex|basey关键字指定对数的基 你也可以通过matplotlib...
从其y轴坐标可以看出,linear就是最常见的线性映射;log是对数坐标;symlog是“双”对数坐标;logit则是以0.5为中心的双对数坐标。 自定义映射 set_xscale和set_yscale这两个函数,除了支持matplotlib实现好的字符串标识之外,还支持自定义函数映射。例如,想把y轴映射为 ,则需要定义两个函数,分别用于坐标系映射和图像映射...
axs[7].set_xscale('log') axs[7].xaxis.set_major_locator(ticker.LogLocator(base=10, numticks=15)) # StrMethod formatter setup(axs1[1], title="StrMethodFormatter('{x:.3f}')") axs1[1].xaxis.set_major_formatter(ticker.StrMethodFormatter("{x:.3f}")) ...
import matplotlib.pyplot as plt plt.style.use('classic') %matplotlib inline import numpy as np ax = plt.axes(xscale='log', yscale='log', xlim=[10e-5, 10e5], ylim=[10e-5, 10e5]) ax.grid(); 我们看到每个主要刻度显示了一个大的标志和标签,而每个次要刻度显示了一个小的刻度标志没有标...
plt.plot(x1,y2,label='y=cos(x)') plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') set_chinese() plt.title('函数图像') plt.legend() plt.subplot(2,2,3) plt.plot(x1,y3,label='y=log2(x)') plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') set_chinese() ...
每一种计量方法的特点各不相同,需要根据数据的特点和使用者想表达的内容进行选择。除了给 Y 轴设置计量方法,也可以给 X 轴设置计量方法,用到的方法还是plt.xscale()和Axes.set_xscale()。 往期回顾 【matplotlib】可视化解决方案——如何正确使用文本注释 ...
(view_count,likes,c=ratio,cmap='summer',edgecolor='black',linewidth=1,alpha=0.75)plt.xscale('log')plt.yscale('log')# 可以在最终图象旁边创建一个表示程度的柱状图, 可以更清晰的看出不同颜色表示的是什么意思cbar=plt.colorbar()# 给前面程度柱状图旁边设置标签,以表现出具体的意义cbar.set_label('...
symlog 比例尺，则将各个轴绘制为对数比例尺。使用带有 set_xscale() 或 set_yscale() 函数的 log ...