ax.set_title('function: $x^{1/2}$') ax.grid() plt.tight_layout() plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 对数图表 虽然上面的例程均通过plot图来演示,但set_xscale和set_yscale其实适用于各种图像。而针对折线图的对数坐标图,matplotlib已经实现了更加成熟的封装,即semilogx, s...
= 0 : newX.append(x[i]) newY.append(y[i]) fig, ax = plt.subplots() ax.plot(newX,newY, 'ro-')ax.set_xscale("log") ax.set_yscale("log")ax.set_xlabel('$k$', fontsize='large') ax.set_ylabel('$p_k$', fontsize='large') ax.legend(loc="best") ax.set_title("degree ...
使用set_yscale()方法设置 y 轴为指数形式。 绘制数据。 显示图形。 下面是一个简单的示例代码: AI检测代码解析 importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp# 创建数据x=np.linspace(1,10,100)y=np.exp(x)# 创建图形和坐标轴fig,ax=plt.subplots()# 设置 y 轴为指数形式ax.set_yscale('log')# 绘制数据...
#往图里加数据可以继续这么加 ax.set_yscale("function", functions=(forward, inverse)) ax.set_yticks([1e-5,1e-4,5e-4,1e-3,2e-3,5e-3,1e-2,2e-2,5e-2,1e-1,2e-1,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8,0.9,0.95,0.98,0.99,0.995,0.999,0.9999]) ax.set_ylim(1e-5,0.99999) ax.set_xlim(-...
[1].set_yscale("log") # supported values are 'linear', 'log', 'symlog', 'asinh', 'logit', 'function', 'functionlog' 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 ...
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...
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...
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...
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=
matplotlib.pyplot.yscale(scale,**kwargs) Python Copy 其中,scale是一个字符串参数,用于指定缩放类型。常用的缩放类型包括: ‘linear’:线性缩放(默认) ‘log’:对数缩放 ‘symlog’:对称对数缩放 ‘logit’:logit缩放 ‘function’:自定义函数缩放 除了scale参数外,yscale()还接受其他可选参数,这些参数因缩放类型...