极客笔记matplotlib plot log scale
在使用matplotlib绘制图表时，有时候需要使用对数刻度(scale)来呈现数据的特定模式。对数刻度可以有效地处理数据的广泛范围，使得绘图更加清晰和准确。本文将详细介绍如何在matplotlib中绘制对数刻度的图表，并提供多个示例代码供参考。
示范1：绘制对数刻度的线性图表
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(1, 10, 100)
y = np.exp(x)
plt.plot(x, y)
plt.yscale('log')
plt.show()
Output:
在这个示例中，我们使用np.linspace生成100个点的线性数据，并绘制出在对数坐标轴上的线性图表。通过plt.yscale('log')设置y轴为对数刻度。
示范2：绘制对数刻度的散点图
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(1, 10, 100)
y = np.exp(x)
plt.scatter(x, y)
plt.yscale('log')
plt.show()
Output:
这个示例展示了如何使用plt.scatter方法绘制对数刻度的散点图。同样地，通过plt.yscale('log')来设置y轴为对数刻度。
示范3：绘制对数刻度的条形图
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.arange(1, 6)
y = np.power(10, x)
plt.bar(x, y)
plt.yscale('log')
plt.show()
Output:
通过这个示例，我们可以看到如何使用plt.bar方法绘制对数刻度的条形图。同样地，通过plt.yscale('log')来设置y轴为对数刻度。
示范4：绘制对数刻度的直方图
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
data = np.random.exponential(scale=1, size=1000)
plt.hist(data, bins=50)
plt.yscale('log')
plt.show()
Output:
这个示例展示了如何使用plt.hist方法绘制对数刻度的直方图。同样地，通过plt.yscale('log')来设置y轴为对数刻度。
示范5：多图绘制对数刻度
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(1, 10, 100)
y1 = np.exp(x)
y2 = np.power(2, x)
fig, ax1 = plt.subplots()
ax1.plot(x, y1, 'r-')
ax1.set_yscale('log')
ax2 = ax1.twinx()
ax2.plot(x, y2, 'b-')
ax2.set_yscale('log')
plt.show()
Output:
这个示例展示了如何在同一张图中绘制多个对数刻度的数据。通过设置不同的ax实例及其对应的set_yscale('log')方法来实现。
示范6：自定义对数刻度范围
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(1, 10, 100)
y = np.exp(x)
plt.plot(x, y)
plt.yscale('log')
plt.ylim(1, 100)
plt.show()
Output:
在这个示例中，我们使用plt.ylim方法来自定义对数刻度的y轴范围。
示范7：添加对数刻度的图例
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(1, 10, 100)
y1 = np.exp(x)
y2 = np.power(2, x)
plt.plot(x, y1, label='Exponential Growth')
plt.plot(x, y2, label='Exponential Growth 2')
plt.yscale('log')
plt.legend()
plt.show()
Output:
在这个示例中，我们通过plt.legend方法为对数刻度的曲线添加了图例，便于区分不同数据的含义。
示范8：添加对数刻度的坐标轴标签
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(1, 10, 100)
y = np.exp(x)
plt.plot(x, y)
plt.yscale('log')
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Value')
plt.show()
Output:
在这个示例中，我们使用plt.xlabel和plt.ylabel方法来给对数刻度的图表添加了x轴和y轴的标签。
示范9：获取对数刻度的坐标轴对象
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(1, 10, 100)
y = np.exp(x)
plt.plot(x, y)
plt.yscale('log')
ax = plt.gca()
print(ax.get_yaxis().get_scale())
通过这个示例，我们可以看到如何通过plt.gca()方法获取当前图表的坐标轴实例，并通过get_yaxis().get_scale()方法获取y轴的刻度类型。
示范10：切换对数刻度和线性刻度
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(1, 10, 100)
y = np.exp(x)
plt.plot(x, y)
plt.yscale('log')
plt.show()
plt.plot(x, y)
plt.yscale('linear')
plt.show()
在这个示例中，我们展示了如何在同一个图表中切换对数刻度和线性刻度，通过多次调用plt.yscale方法。
示范11：对数刻度的次要标签
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(1, 10, 100)
y = np.exp(x)
plt.plot(x, y)
plt.yscale('log')
plt.minorticks_on()
plt.show()
Output:
通过plt.minorticks_on()方法可以显示对数刻度的次要标签，便于更加精细地观察数据。
示范12：对数刻度的标签格式化
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.ticker as ticker
import numpy as np
x = np.linspace(1, 10, 100)
y = np.exp(x)
plt.plot(x, y)
plt.yscale('log')
plt.gca().yaxis.set_major_formatter(ticker.ScalarFormatter())
plt.gca().yaxis.set_minor_formatter(ticker.ScalarFormatter())
plt.show()
Output:
通过这个示例，我们可以看到如何使用ScalarFormatter类对对数刻度的标签进行格式化。
示范13：绘制双对数坐标轴图表
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(1, 10, 100)
y = np.power(10, x)
plt.plot(x, y)
plt.xscale('log')
plt.yscale('log')
plt.show()
Output:
这个示例展示了如何在双对数坐标轴下绘制对数刻度的图表，通过plt.xscale('log')和`plt.yscale(‘log’)来设置x轴和y轴为对数刻度。
示范14：对数刻度的网格线
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(1, 10, 100)
y = np.exp(x)
plt.plot(x, y)
plt.yscale('log')
plt.grid(True, which="both")
plt.show()
Output:
通过将plt.grid(True, which="both")设置为显示主要和次要网格线，可以在对数刻度的图表中显示网格线。
示范15：对数刻度的横向线段
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(1, 10, 100)
y = np.exp(x)
plt.plot(x, y)
plt.yscale('log')
plt.axhline(y=100, color='r', linestyle='--')
plt.show()
Output:
在这个示例中，我们使用plt.axhline方法绘制了一条横向线段，并且将y坐标设置为100，使得这条线段等于对数刻度中的100。
示例16：对数刻度的纵向线段
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(1, 10, 100)
y = np.exp(x)
plt.plot(x, y)
plt.yscale('log')
plt.axvline(x=5, color='r', linestyle='--')
plt.show()
Output:
通过这个示例，我们使用plt.axvline方法绘制了一条纵向线段，并且将x坐标设置为5，使得这条线段等于对数刻度中的5。
示范17：对数刻度的注释
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(1, 10, 100)
y = np.exp(x)
plt.plot(x, y)
plt.yscale('log')
plt.annotate('Annotated Point', xy=(1, np.exp(1)), xytext=(2, np.exp(2)),
arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.05))
plt.show()
Output:
在这个示例中，我们使用plt.annotate方法在对数刻度的图表中添加了一个注释点，并添加了箭头以指示注释的位置。
示范18：对数刻度的添加文字标签
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(1, 10, 100)
y = np.exp(x)
plt.plot(x, y)
plt.yscale('log')
plt.text(5, np.exp(5), 'Text Label', ha='center')
plt.show()
Output:
通过plt.text方法可以在对数刻度的图表中添加文字标签，并通过ha='center'参数指定水平位置。
示范19：多图绘制对数刻度的子图
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(1, 10, 100)
y1 = np.exp(x)
y2 = np.power(2, x)
fig, axs = plt.subplots(2)
axs[0].plot(x, y1)
axs[0].set_yscale('log')
axs[1].plot(x, y2)
axs[1].set_yscale('log')
plt.show()
Output:
通过这个示例，我们展示了如何在同一张图中绘制多个对数刻度的子图，并对每个图表实例分别使用set_yscale('log')方法设置对数刻度。
示范20：对数刻度的图表风格样式
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(1, 10, 100)
y = np.exp(x)
plt.plot(x, y, linestyle='--', marker='o', color='r')
plt.yscale('log')
plt.show()
Output:
通过在plt.plot方法中设置linestyle='--'、marker='o'和color='r'等参数，可以为对数刻度的图表添加不同的风格样式。
通过本文的介绍和示例代码，相信读者已经了解了如何在matplotlib中绘制对数刻度的图表，并掌握了多种实现对数刻度的方法和技巧。在实际应用中，根据具体场景和需求可灵活运用这些方法，以便更好地展示和分析数据。matplotlib提供了丰富的功能和灵活的参数选项，帮助用户轻松绘制出符合要求的对数刻度的图表。