首先我们看, 这个plt可以认为是一个状态机, 它管理并追踪着对它所有操作. 当我们导入pyplot的时候, 自动会去生成一个figure. 没有进行切换的话, 其默认就在当前面板操作. 当我们向plot( )提供一个单独的数列的时候, 它会假设这是一系列y值并自动生成x值与其对应. 如果传入了x值和y值的数列, 那么 plt.plot...
y = np.random.normal(loc=0.5, scale=0.4, size=1000) y = y[(y > 0) & (y < 1)] y.sort() x = np.arange(len(y)) # plot with various axes scales plt.figure() # linear plt.subplot(221) plt.plot(x, y) plt.yscale('linear') plt.title('linear') plt.grid(True) # log p...
colors=['r','b','g','k','c','w','b','r','g','b','k','c','w','b','r','g','b','k','c','w','bo','ro','go','bo','ko','co','wo','bo']#fig=plt.plot(range(msd_ensemble.size), msd_ensemble ,colors[2], label="ensemble msd")ifscale =="lin": plt...
plt.plot(X, lognorm_distribution_pdf, label="μ=0, σ=0.5") std =1.5 mean =1 lognorm_distribution = stats.lognorm([std], loc=mean) lognorm_distribution_pdf = lognorm_distribution.pdf(X) plt.plot(X, lognorm_distribution_pdf, label="μ=1, σ=1.5") plt.title("Lognormal Distributio...
# 需要导入模块: from matplotlib import pyplot [as 别名]# 或者: from matplotlib.pyplot importloglog[as 别名]defplot_wcc_distribution(_g, _plot_img):"""Plot weakly connected components size distributions :param _g: Transaction graph :param _plot_img: WCC size distribution image (log-log plot...
plot()文档里可以看到完整的线样式和格式串。 axis()命令在上面例子中收到一串参数[xmin, xmax, ymin, ymax],用来指定坐标轴的视窗。 如果matplotlib仅限于处理一维列表,那么对于数字处理来说将是相当受限的。通常使用numpy数组。实际上所有的序列都内部转换成了numpy数组。
importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp x=np.arange(0,10,0.1)y=x**2plt.plot(x,y)plt.yscale('log')plt.title('Logarithmic Scale with Tick Labels')plt.show() 总结 Matplotlib.pyplot.yscale()函数可以用于配置y轴的缩放方式,可以选择线性比例尺、对数比例尺、对数比例尺并绘制负数、对数比例尺,并...
##用于绘制相应对数化后的刻度线frommatplotlib.tickerimportNullFormatter###获取数据np.random.seed(19680801)y=np.random.normal(loc=0.5,scale=0.4,size=1000)y=y[(y>0)&(y<1)]y.sort()x=np.arange(len(y))##生成步长为1的指定数目的arrayplt.figure()plt.subplot(2,2,1)## 线性坐标轴plt.plot(...
plot():用于绘制线图和散点图 scatter():用于绘制散点图 bar():用于绘制垂直条形图和水平条形图 hist():用于绘制直方图 pie():用于绘制饼图 imshow():用于绘制图像 subplots():用于创建子图 折线图 matplotlib.pyplot.plot(*args, scalex=True, scaley=True, data=None, **kwargs) ...
plt.grid(True)#symmetric logplt.subplot(223) plt.plot(x, y-y.mean()) plt.yscale('symlog', linthreshy=0.01) plt.title('symlog') plt.grid(True)#logitplt.subplot(224) plt.plot(x, y) plt.yscale('logit') plt.title('logit')