Введение
В этом руководстве показано, как назначить логарифмическую шкалу для оси x с использованием matplotlib.axes.Axes.semilogx в Python Matplotlib. Логарифмическая шкала полезна, когда данные, которые вы хотите построить, охватывают несколько порядков величины. В этом руководстве мы будем использовать пример построения экспоненциального затухания в зависимости от времени.
Советы по работе с ВМ
После запуска ВМ щелкните в верхнем левом углу, чтобы переключиться на вкладку Ноутбук и получить доступ к Jupyter Notebook для практики.
Иногда вам может потребоваться подождать несколько секунд, пока Jupyter Notebook не загрузится полностью. Валидация операций не может быть автоматизирована из-за ограничений Jupyter Notebook.
Если вы сталкиваетесь с проблемами во время обучения, не стесняйтесь обращаться к Labby. Оставьте отзыв после занятия, и мы оперативно решим проблему для вас.
Импортируем необходимые библиотеки
В этом руководстве мы будем использовать библиотеки numpy и matplotlib.
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
Генерируем данные
Мы сгенерируем данные для экспоненциальной функции затухания np.exp(-t / 5.0) с использованием библиотеки numpy.
dt = 0.01
t = np.arange(dt, 20.0, dt)
Создаем график и назначаем логарифмическую шкалу для оси x
Мы создаем объект фигуры и оси с помощью метода subplots(). Затем мы строим экспоненциальную функцию затухания с использованием метода semilogx() и назначаем логарифмическую шкалу для оси x с помощью метода set_xscale(). Мы также добавляем сетку на график с помощью метода grid().
fig, ax = plt.subplots()
ax.semilogx(t, np.exp(-t / 5.0))
ax.set_xscale('log')
ax.grid()
Показываем график
Мы используем метод show(), чтобы показать график.
plt.show()
Резюме
В этом руководстве мы узнали, как назначить логарифмическую шкалу для оси x с использованием метода matplotlib.axes.Axes.semilogx. Мы также узнали, как сгенерировать данные для экспоненциальной функции затухания и добавить сетку на график.