设定轴的缩放 Scale 可选项包括: -linear默认 -log-symlog-logit fig,ax=plt.subplots(ncols=2,figsize=(8,4),tight_layout=True)x=np.linspace(0,100,1000)y=[2**x_forx_inx]ax[0].plot(x,y,color='limegreen',label='Xovee')ax[1].plot(x,y,color='coral')ax[1].set_yscale('log') 设...
可以通过ScalarFormatter和LogFormatter来自定义对数刻度的形式。下面是一个例子: importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfrommatplotlib.tickerimportScalarFormatterx=np.linspace(1,10,100)y=np.log10(x)plt.plot(x,y)plt.xscale('log')plt.gca().xaxis.set_major_formatter(ScalarFormatter())plt.show() Pyt...
用给定的 \Delta y 表示未知的 \Delta x ,有 \Delta x=(b-x)-\frac{1}{\Delta y + \dfrac{1}{b-x}}\\ 这就是第44行代码的出处。 自定义color bar的scale:多组数据使用heatmap 现在我有不止一组数据集,而是四组。当然了可以画四个bar plot,但是我们也可以集成四张bar plot于一张heatmap中:...
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。 每个数值变换成图形上的像素位置之后绘制在图形上。
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 matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.ticker as ticker # 创建一个示例图形 fig, ...
matplotlib.pyplot.yscale()函数 在matplotlib库的pyplot模块中用于设置y轴刻度。语法:matplotlib.pyplot.yscale(价值,* * kwargs) 参数: value = { “linear”, “log”, “symlog”, “logit”, … } 这些是各种轴的比例应用。 **kwargs =不同的关键字参数被接受,取决于规模(matplotlib.scale.LinearScale,...
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。
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。对于更详细的使用方法和其他功能,可以参考腾讯云提供的Matplotlib相关产品和产品介绍链接地址:Matplotlib产品介绍。
plt.contour(X,Y,Z,colors='black') 1. 需要注意的是,当图形中只使用一种颜色的时候,默认使用虚线表示负数,使用实线表示正数。另外,你可以使用 cmap 参数设置一个线条配色方法来自定义颜色。还可以让更多的线条显示不同的颜色——可以将数据范围等分为 20 份,然后用不同的颜色表示: plt.contour(X,Y,Z,20,...