Computer >> कंप्यूटर >  >> प्रोग्रामिंग >> Python

Matplotlib के साथ लॉग-स्केल पर मामूली टिक लेबल कैसे दिखाएं?

Matplotlib के साथ लॉग-स्केल पर मामूली टिक लेबल दिखाने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं -

  • आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें।
  • बनाएं x और y डेटा अंक numpy का उपयोग कर रहे हैं।
  • प्लॉट x और y साजिश () . का उपयोग करके डेटा बिंदु विधि
  • gca() का उपयोग करके वर्तमान अक्ष प्राप्त करें विधि।
  • yस्केल सेट करें नाम से लॉग क्लास के साथ।
  • ick_params() . का उपयोग करके टिक और टिक लेबल का स्वरूप बदलें विधि।
  • मामूली अक्ष फ़ॉर्मेटर को टिक को प्रारूपित करने के लिए प्रारूप स्ट्रिंग के साथ सेट करें।
  • आंकड़ा प्रदर्शित करने के लिए, दिखाएं () . का उपयोग करें विधि।

उदाहरण

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.ticker import FormatStrFormatter

plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True

x = np.linspace(-2, 2, 10)
y = np.exp(x)

plt.plot(x, y)

ax = plt.gca()
ax.set_yscale('log')

plt.tick_params(axis='y', which='minor')
ax.yaxis.set_minor_formatter(FormatStrFormatter("%.1f"))

plt.show()

आउटपुट

Matplotlib के साथ लॉग-स्केल पर मामूली टिक लेबल कैसे दिखाएं?


  1. कलरबार Matplotlib के साथ पायथन में 2D मैट्रिक्स कैसे प्लॉट करें?

    कलरबार के साथ पायथन में एक 2D मैट्रिक्स को प्लॉट करने के लिए, हम 2D सरणी मैट्रिक्स बनाने के लिए numpy का उपयोग कर सकते हैं और उस मैट्रिक्स का उपयोग imshow() में कर सकते हैं। विधि। कदम data2D बनाएं सुन्न का उपयोग करना। imshow() . का उपयोग करें डेटा को एक छवि के रूप में प्रदर्शित करने की विधि, अ

  1. Matplotlib में सबप्लॉट्स में टिक लेबल के घनत्व को कैसे कम करें?

    Matplotlib में सबप्लॉट में टिक लेबल के घनत्व को कम करने के लिए, हम घनत्व के लिए न्यूनतम मान निर्दिष्ट कर सकते हैं। कदम एक चर प्रारंभ करें, घनत्व । numpy का उपयोग करके x और y डेटा पॉइंट बनाएं। प्लॉट () . का उपयोग करके प्लॉट x और y डेटा पॉइंट विधि। xticks() . का उपयोग करके X-अक्ष के वर

  1. Matplotlib के साथ एक स्पर्शोन्मुख/असंततता को कैसे संभालें?

    Matplotlib के साथ एक स्पर्शोन्मुख/असंततता को संभालने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - numpy का उपयोग करके x और y डेटा पॉइंट बनाएं। कुल्हाड़ियों की साजिश को बंद करें। x और y डेटा बिंदुओं के साथ रेखा को प्लॉट करें। अक्ष के आर-पार एक क्षैतिज रेखा जोड़ें, x=0. अक्ष के आर-पार एक लं