x=np.arange(1,10,0.1)y=np.exp(x)fig,ax1=plt.subplots()ax2=ax1.twinx()ax1.plot(x,y,'r-')ax2.plot(x,y,'b-')ax1.set_yscale('log')ax1.set_ylabel('Log Scale Y Axis',color='r')ax2.set_ylabel('Linear Scale Y Axis',color='b')plt.show() Python Copy Output: 在这个示...
plt.ylabel("Y-axis (log scale)") # 显示图表 plt.show() 在上面的示例中,我们使用plt.plot()函数创建一个普通的线图,然后使用plt.yscale("log")函数将Y轴刻度设置为对数刻度。接下来,我们使用ticker.ScalarFormatter()类来禁止使用科学计数法,通过plt.gca().get_yaxis().set_major_f...
在matplotlib中,我们可以使用set_xscale('log')和set_yscale('log')来设置对数刻度。 importmatplotlib.pyplotasplt plt.plot([1,2,3,4,5],[10,100,1000,10000,100000])plt.xscale('log')# 设置x轴为对数刻度plt.yscale('log')# 设置y轴为对数刻度plt.show() Python Copy Output: 8. 设置刻度的显示...
axes[0].set_title("Normal scale") axes[1].plot(x, np.exp(x)) axes[1].plot(x, x**2) #设置y轴 axes[1].set_yscale("log") axes[1].set_title("Logarithmic scale (y)") axes[0].set_xlabel("x axis") axes[0].set_ylabel("y axis") axes[0].xaxis.labelpad =10 #设置x、y...
相关的函数还有plt.axis()(注意:这不是plt.axes()函数,函数名称是 i 而不是 e)。这个函数可以在一个函数调用中就完成 x 轴和 y 轴范围的设置,传递一个xmin, xmax, ymin, ymax的列表参数即可: plt.plot(x, np.sin(x))plt.axis(\-1, 11, \-1.5, 1.5); 当然plt.axis()函数不仅能设置范围,还...
() # 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(locator) # 绘制示例数据 x = [1, 10, 100, 1000, 10000] y = [1, 2, 3, 4, 5] ax.plot(x, y) # 显示图形 ...
(x=x, y=AUC), color="blue")+ scale_y_continuous(sec.axis = sec_axis( ~ scales::rescale(.x, to = from, from = to), name = "AUC"))+ theme( axis.title.y = element_text(color = "red"), axis.text.y = element_text(color = "red"), axis.title.y.right = element_text(...
matplotlib.axes.Axes.get_xaxis_transform():等价于matplotlib.transforms.blended_transform_factory(ax.transData, ax.transAxes)。x坐标为data坐标系,y坐标为Axes坐标系。常用于绘制x轴的label、tick、gridline。 matplotlib.axes.Axes.get_yaxis_transform():等价于matplotlib.transforms.blended_transform_factory(ax...
你可以通过 plt.axis(aspect=‘image’) 来设置 x 轴与 y 轴的单位。 最后还有一个可能会用到的方法,就是将等高线图与彩色图组合起来。例如,如果我们想创建如下的图形,就需要用一幅背景色半透明的彩色图(可以通过 alpha 参数设置透明度),与另一幅坐标轴相同、带数据标签的等高线图叠放在一起(用 plt.clabel...
plt.axis([-4,6,0,7]) plt.show() 现在,让我们画一个数学函数。我们使用NumPy的linspace函数创建一个包含500个从-2到2的浮点的数组x,然后创建第二个数组y,计算为x的平方(要了解NumPy,请看我的这篇文章Python数据分析大杀器之Numpy详解)。