极客笔记如何在Matplotlib中切换坐标轴？
Matplotlib是一个强大的Python绘图工具，可用于创建各种类型的图形，例如直方图、饼图、散点图等等。坐标轴是绘图中很重要的一部分，可以展示数据的变化和趋势。在Matplotlib中，我们可以轻松地切换和定制坐标轴，以便更好地呈现数据。
Matplotlib的两种坐标轴
Matplotlib中有两种类型的坐标轴：线性坐标轴和对数坐标轴。线性坐标轴用于表达线性数据，对数坐标轴则用于表达呈现出指数关系的数据。
切换线性坐标轴
在Matplotlib中，默认情况下，X和Y轴都是线性坐标轴。为了将Y轴切换为对数坐标轴，可以使用semilogy()函数，代码如下:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(0, 10, num=1000)
y = np.sin(x)
plt.semilogy(x, y)
plt.xlabel('X轴')
plt.ylabel('Y轴')
plt.title('半对数坐标轴')
plt.show()
可以看到，一旦使用semilogy()函数，Y轴就从线性坐标轴变为对数坐标轴。在这个示例中，我们使用sine()函数创建了一个正弦波曲线，轴标签和图形标题也已添加。
切换对数坐标轴
如果我们想要将X轴和Y轴都切换到对数坐标轴，那么可以使用matplotlib的semilogxy()函数。示例代码如下:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.logspace(0, 1, num=100)
y = x**2
plt.semilogx(x, y)
plt.title('半对数坐标轴')
plt.xlabel('X轴')
plt.ylabel('Y轴')
plt.show()
可以看到，通过使用semilogxy()函数，X和Y轴都已经切换为对数坐标轴。在示例中，我们使用logspace()函数创建一个10的幂列表，Y轴上的值是由我们使用x的平方计算出来的。
切换对称坐标轴
如果想将Matplotlib中的轴设为对称坐标轴，例如对于某些数据函数，正值和负值的比较同样重要，那么可以使用SymmetricalLogScale(). SymmetricalLogScale是Matplotlib的对称对数比例缩放，可被应用于对称的数据。
from matplotlib.ticker import SymmetricalLogLocator, SymmetricalLogFormatter
from matplotlib_scalebar.scalebar import ScaleBar
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
mus = np.arange(-4., 4., 0.1)
psis = np.arange(0., 8., 0.5)
AA, BB = np.meshgrid(mus, psis)
w = AA * 0. + BB ** (AA - 1.)
fig, ax = plt.subplots()
cf = ax.contourf(AA, BB, w)
cb = plt.colorbar(cf, ax=ax)
ax.set_title('Using symmetrical log')
# 使用对称对数刻度
ax.set_xscale('symlog', linthresh=0.1)
ax.set_yscale('symlog', linthresh=0.1)
ax.xaxis.set_major_locator(SymmetricalLogLocator(linthresh=0.1))
ax.xaxis.set_major_formatter(SymmetricalLogFormatter(linthresh=0.1))
ax.yaxis.set_major_locator(SymmetricalLogLocator(linthresh=0.1))
ax.yaxis.set_major_formatter(SymmetricalLogFormatter(linthresh=0.1))
scalebar = ScaleBar(1)
ax.add_artist(scalebar)
plt.show()
可以看到，我们使用SymmetricalLogLocator和SymmetricalLogFormatter来设置对称坐标轴和刻度标签，同时使用第三方库matplotlib_scalebar添加比例尺。
自定义刻度和标签
除了使用Matplotlib默认的刻度和标签，我们也可以自定义它们。xticks()和yticks()函数可用于设置刻度，而xticklabels()和yticklabels()函数用于设置标签。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(0, 10, num=1000)
y = np.sin(x)
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y)
# 设置X轴刻度和标签
ax.set_xticks([0, np.pi/2, np.pi, 3*np.pi/2, 2*np.pi])
ax.set_xticklabels(['0', '1/2π', 'π', '3/2π', '2π'])
# 设置Y轴刻度和标签
ax.set_yticks([-1, 0, 1])
ax.set_yticklabels(['Low', 'Zero', 'High'])
plt.show()
可以看到，我们设置了X轴和Y轴的自定义刻度和标签。
结论
Matplotlib是一个强大的数据可视化工具，可以用于各种类型的图形绘制。轴是用于展示数据的重要部分，在Matplotlib中可以很容易地切换和自定义坐标轴。无论是线性坐标轴还是对数坐标轴，都可以根据不同类型的数据选择适当的坐标轴类型。同时，可以使用第三方库matplotlib_scalebar添加比例尺等辅助信息，以使图像更加准确和丰富。