AI检测代码解析 importmatplotlib.pyplotasplt# 创建一个图形图像fig,ax=plt.subplots()# 设置x轴和y轴为对数坐标轴ax.set_xscale("log")ax.set_yscale("log")# 绘制数据x=[1,10,100,1000]# x轴数据y=[1,2,3,4]# y轴数据ax.plot(x,y)# 绘制折线图# 显示图形plt.show() 1. 2. 3. 4. 5....
set_yscale('log') ax.set_xlim(30, 90) ax.set_ylim(1,100000) ax.set_xlabel("Life Expectancy") ax.set_ylabel("GDP per Capita") # 初始化散点图对象,开始时无数据 scatter = plt.scatter([], [], c=[], cmap="Accent", alpha=0.6, edgecolors="white") def animate(i): current_year ...
ax.set_yscale('log') 1. 绘制数据 最后,我们使用matplotlib库的绘图函数来绘制数据。 AI检测代码解析 ax.plot(data) 1. 完整代码 下面是整个过程的完整代码: AI检测代码解析 importmatplotlib.pyplotasplt data=[10,100,1000,10000,100000]fig,ax=plt.subplots()ax.set_yscale('log')ax.plot(data)plt.show...
x ** 2) 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") # supported values are 'linear', 'log'
y = np.exp(x) / 1000000 fig, ax = plt.subplots() ax.plot(x, y) ax.set_yscale('log') # 设置Y轴为对数刻度 ax.set_xscale('log') # 设置X轴为对数刻度 这些方法可以帮助您解决X轴密集问题,提高图表的可读性和美观度。根据具体情况选择适合的方法,可以让您的图表更加清晰易懂。相关...
ax.set_yscale('log') # Label the axes and provide a title ax.set_title(title) ax.set_xlabel(x_label) ax.set_ylabel(y_label) 线图 当一个变量随另一个变量的变化而变化的幅度很大时,即它们有很高的协方差时,线图非常好用。如下图所示,我们可以看到,所有专业课程的相对百分数随年代的变化的幅度都...
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轴标签...
fig,ax=plt.subplots()# 设置轴的范围 ax.set_yscale('log')ax.set_xlim(30,90)ax.set_ylim(1,100000)ax.set_xlabel("Life Expectancy")ax.set_ylabel("GDP per Capita")# 初始化散点图对象,开始时无数据 scatter=plt.scatter([],[],c=
ax1.set_yscale('log') #两个坐标轴和主次刻度打开网格显示 plt.grid(b=True, which='both', axis='both') ax2 = fig.add_subplot(2,2,2) ax2.plot(x,y,color='r') ax2.set_yscale('linear') plt.grid(b=True, which='both', axis='both') ...
ax1.set_yscale('log') #两个坐标轴和主次刻度打开网格显示 plt.grid(b=True, which='both', axis='both') ax2 = fig.add_subplot(2,2,2) ax2.plot(x,y,color='r') ax2.set_yscale('linear') plt.grid(b=True, which='both', axis='both') ...