Das Zeichnen exponentieller Abnahme mit Matplotlib Semilog

Einführung

In diesem Tutorial wird Ihnen gezeigt, wie Sie eine logarithmische Skala für die x-Achse mit matplotlib.axes.Axes.semilogx in Python Matplotlib zuweisen. Eine logarithmische Skala ist nützlich, wenn die Daten, die Sie plotten möchten, mehrere Größenordnungen umfassen. In diesem Tutorial werden wir ein Beispiel verwenden, um die exponentielle Abnahme als Funktion der Zeit zu plotten.

VM-Tipps

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Manchmal müssen Sie einige Sekunden warten, bis Jupyter Notebook vollständig geladen ist. Die Validierung von Vorgängen kann aufgrund von Einschränkungen in Jupyter Notebook nicht automatisiert werden.

Wenn Sie bei der Lernphase Probleme haben, können Sie Labby gerne fragen. Geben Sie nach der Sitzung Feedback, und wir werden das Problem für Sie prompt beheben.

Importieren der erforderlichen Bibliotheken

In diesem Tutorial werden wir die Bibliotheken numpy und matplotlib verwenden.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

Daten generieren

Wir werden Daten für die exponentielle Abnahme-Funktion np.exp(-t / 5.0) mit der numpy-Bibliothek generieren.

dt = 0.01
t = np.arange(dt, 20.0, dt)

Erstellen eines Diagramms und Festlegen der x-Achse auf logarithmische Skala

Wir erstellen ein Figure- und Axes-Objekt mit der subplots()-Methode. Anschließend plotten wir die exponentielle Abnahme-Funktion mit der semilogx()-Methode und setzen die x-Achse auf eine logarithmische Skala mit der set_xscale()-Methode. Wir fügen auch ein Gitter zum Diagramm hinzu mit der grid()-Methode.

fig, ax = plt.subplots()

ax.semilogx(t, np.exp(-t / 5.0))
ax.set_xscale('log')
ax.grid()

Zeige das Diagramm an

Wir verwenden die show()-Methode, um das Diagramm anzuzeigen.

plt.show()

Zusammenfassung

In diesem Tutorial haben wir gelernt, wie man eine logarithmische Skala für die x-Achse mit der matplotlib.axes.Axes.semilogx-Methode 指定。Wir haben auch gelernt, wie man Daten für eine exponentielle Abnahme-Funktion generiert und ein Gitter zum Diagramm hinzufügt.