一、set_xscale函数的基本用法set_xscale函数的语法如下: plt.set_xscale(scale, **kwargs) 其中,scale参数指定了x轴的缩放类型,可选的值包括:linear(线性)、log(对数)、symlog(对称对数)等。**kwargs用于传递额外的关键字参数。下面是一个简单的例子,展示了如何使用set_xscale函数设置x轴为对数缩放: import nu...
set_xscale 表示x轴缩放比例,一张图明明白白 set_xscale 啥意思,上网找半天没看明白,自己跑了一下代码,终于搞清楚了。 set_xscale 意为设置x轴缩放比例,设置为‘linear’时,x轴是均匀分布的;设置为‘log’时,x轴比例尺逐渐增大,从下面结果图可以看出。 import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.ticker ...
把当前的图形x轴设置为对数坐标。
y = x**2.0ax4.set_xscale("log", nonposx ='clip') ax4.set_yscale("log", nonposy ='clip') ax4.errorbar(x, y, xerr =0.1* x, yerr =2.0+1.75* y, color ="green") ax4.set_ylim(bottom =0.1) fig.suptitle('matplotlib.axes.Axes.set_xscale()\ function Example\n', fontweight =...
testprj.py import matplotlib.pyplot as plt fig, ax = plt.subplots() ax.set_xscale('log', base=2) ax.set_yscale('log', base=10) ax.plot(range(1024)) plt.show()运行有: 代码上传至: ht…
上面的示例创建了一个简单的线性图,在设置x轴比例尺为'log'之后,可以看到x轴的数据在缩放后变得更加的均匀分布。 总结 set_xscale()方法是Matplotlib的一个方法,用于设置x轴的比例尺。在数据相对较大而且极差较大的情况下,使用对数比例尺可以更加地清楚地显示数据之间的规律,帮助我们更好地理解数据的特性和趋势。
g = plt.figure() ax = g.add_subplot(1, 2, 1) ax.fill_between(x, y1, y0) ax = g.add_subplot(1, 2, 2) ax.fill_between(x, y1, y0) ax.set_xscale('log') In matplotlib version 2.0 have no this error.dsysoev changed the title Incorrect fill_betwwen chart when use xscale('...
ax2.set_xscale("log") ax2.set_yscale("log") ax2.set_adjustable("datalim") ax2.plot([1,3,34,4,46,3,7,45,10], [1,9,27,8,29,84,78,19,48], "o-",color="green") ax2.set_xlim(1e-1,1e2) ax2.set_ylim(1,1e2) ...
故此想要写作一个每个类都可以作为独立工具类使用 每个使用者只需要复制该类,到任何项目当中都可以使用,...
if y[i] != 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') ...