fig,ax1=plt.subplots()x=np.linspace(0,10,100)y1=x ax1.plot(x,y1,label='y = x')y2=np.log(x)ax1.plot(x,y2,label='y = log(x)')ax2=ax1.twinx()ax2.set_ylim(np.min(y2),np.max(y2))ax1.set_xlabel('x')ax1.set_ylabel('y = x')ax2.set_ylabel('y = log(x)')...
plt.subplot(1,2,1) #使用第1个窗格 plt.plot(x,y1,'r*-') #绘图 #plt.plot(x,y1,color='r',marker='*',linestyle='-') #和上面等价 plt.title("正弦曲线") #标题 plt.xlabel('x轴') #x轴命名 plt.ylabel('y轴') #y轴命名 plt.grid() #添加网格 plt.legend(['sinx']) #显示图例 ...
# 导入sympy库 import sympy from sympy import symbols,plot # 定义对数函数 def log(y,x): return sympy.log(x,y) # 定义指数函数 def exp(y,x): return y**x # 定义数学符号x,y x=symbols('x') y=symbols('y') # 生成对数函数公式 flog = log(sympy.E,x) # 生成直线函数公式 fline = ...
6.3.2 对数-对数图(Log-log plots) matplotlib还可以使用loglog函数进行对数或双对数绘图。当x和y数据都跨越多个数量级时,这很有用。 6.4 更高级的图形输出 # subplot: linear plot of exponential 22 ax1 = fig.add_subplot(2, 2, 1) 23 ax1.plot(x, y, 'C0') 24 ax1.set_xlabel('time (ms)')...
y = np.log(x) 现在,可以使用matplotlib库的loglog函数来绘制对数坐标图: plt.loglog(x, y) 接下来,添加标题和标签: plt.title('Logarithmic Coordinate Plot') plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') 最后,显示图形: plt.show() 完整代码如下所示: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x ...
1、用python画出log1.5(x),log(2x),log(3x)[python] view plain copy import numpy as np import math import matplotlib.pyplot as plt x=np.arange(0.05,3,0.05)y1=[math.log(a,1.5)for a in x]y2=[math.log(a,2)for a in x]y3=[math.log(a,3)for a in x]plot1=...
需要画loss函数的变化图,log日志中会显示每次迭代的loss function的值,因此需要先将log日志保存为log.txt文件,再利用该文档画图 1、生成log日志 import mxnet as mx import numpy as np import os import logging
4 第四步，使用函数np.arrange(-5,5,0.01)创建变量x的取值范围，是一个一维数组，使用y=np.log(x),创建y是与自变量x相对应的一维数组。注意y=np.log(x)表示以自然数e 为底的对数函数，如果想以常数2为底，可以写成y=np.log2(x)5 第五步，使用函数plt.plot(x,y)绘制对数函数y=in(x)的函数图像...
rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 用来正常显示负号import seaborn as snsplt.figure(figsize=(14, 6))plt.subplot(1, 2, 1)sns.scatterplot(x=data['广告费用'], y=data['销售额'])plt.title('原始数据')plt.xlabel('广告费用')plt.ylabel('销售额')data['Log_广告费用'] = np.log(...
1、用python画出log1.5(x),log(2x),log(3x) import numpy as np import math import matplotlib.pyplot as plt x=np.arange(0.05,3,0.05) y1=[math.log(a,1.5)for a in x] y2=[...