Python Matplotlib | 对数刻度轴教程

简介

本教程将指导你如何使用 Python Matplotlib 中的matplotlib.axes.Axes.semilogx为 x 轴分配对数刻度。当你要绘制的数据跨越几个数量级时，对数刻度很有用。在本教程中，我们将使用一个将指数衰减绘制为时间函数的示例。

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Skills Graph

%%%%{init: {'theme':'neutral'}}%%%% flowchart RL matplotlib(("Matplotlib")) -.-> matplotlib/BasicConceptsGroup(["Basic Concepts"]) python(("Python")) -.-> python/DataStructuresGroup(["Data Structures"]) matplotlib(("Matplotlib")) -.-> matplotlib/AdvancedPlottingGroup(["Advanced Plotting"]) matplotlib(("Matplotlib")) -.-> matplotlib/PlotCustomizationGroup(["Plot Customization"]) python(("Python")) -.-> python/ModulesandPackagesGroup(["Modules and Packages"]) python(("Python")) -.-> python/DataScienceandMachineLearningGroup(["Data Science and Machine Learning"]) matplotlib/BasicConceptsGroup -.-> matplotlib/importing_matplotlib("Importing Matplotlib") matplotlib/BasicConceptsGroup -.-> matplotlib/figures_axes("Understanding Figures and Axes") python/DataStructuresGroup -.-> python/tuples("Tuples") matplotlib/AdvancedPlottingGroup -.-> matplotlib/log_scale("Logarithmic Scale") matplotlib/PlotCustomizationGroup -.-> matplotlib/grid_config("Grid Configuration") python/ModulesandPackagesGroup -.-> python/importing_modules("Importing Modules") python/DataScienceandMachineLearningGroup -.-> python/numerical_computing("Numerical Computing") python/DataScienceandMachineLearningGroup -.-> python/data_visualization("Data Visualization") subgraph Lab Skills matplotlib/importing_matplotlib -.-> lab-48921{{"使用 Matplotlib Semilog 绘制指数衰减图"}} matplotlib/figures_axes -.-> lab-48921{{"使用 Matplotlib Semilog 绘制指数衰减图"}} python/tuples -.-> lab-48921{{"使用 Matplotlib Semilog 绘制指数衰减图"}} matplotlib/log_scale -.-> lab-48921{{"使用 Matplotlib Semilog 绘制指数衰减图"}} matplotlib/grid_config -.-> lab-48921{{"使用 Matplotlib Semilog 绘制指数衰减图"}} python/importing_modules -.-> lab-48921{{"使用 Matplotlib Semilog 绘制指数衰减图"}} python/numerical_computing -.-> lab-48921{{"使用 Matplotlib Semilog 绘制指数衰减图"}} python/data_visualization -.-> lab-48921{{"使用 Matplotlib Semilog 绘制指数衰减图"}} end

导入必要的库

在本教程中，我们将使用numpy和matplotlib库。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

生成数据

我们将使用numpy库生成指数衰减函数np.exp(-t / 5.0)的数据。

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

创建一个图表并将 x 轴设置为对数刻度

我们使用subplots()方法创建一个图形和轴对象。然后，我们使用semilogx()方法绘制指数衰减函数，并使用set_xscale()方法将 x 轴设置为对数刻度。我们还使用grid()方法为图表添加网格。

fig, ax = plt.subplots()

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

显示图表

我们使用show()方法来显示图表。

plt.show()

总结

在本教程中，我们学习了如何使用matplotlib.axes.Axes.semilogx方法为 x 轴设置对数刻度。我们还学习了如何生成指数衰减函数的数据，并为图表添加网格。