yscale को क्लास बाय नेम के साथ प्लॉट करने के लिए निम्नलिखित चरणों का पालन करें:
चरण
- फिगर का आकार सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच पैडिंग एडजस्ट करें।
- NumPy का उपयोग करके y डेटा पॉइंट्स बनाएं।
- NumPy का उपयोग करके x डेटा पॉइंट्स बनाएं।
- इंडेक्स 1 पर करंट फिगर में सबप्लॉट जोड़ें।
- plot() मेथड का उपयोग करके x और y डेटा पॉइंट्स प्लॉट करें।
- लिनियर क्लास बाय नेम के लिए yscale("linear") मेथड का उपयोग करें।
- करंट सबप्लॉट का शीर्षक सेट करें। चरण 4 से 5 को अलग-अलग इंडेक्स, yscale() क्लास बाय नेम, और प्लॉट के शीर्षक के साथ दोहराएं।
- फिगर डिस्प्ले करने के लिए show() मेथड का उपयोग करें।
उदाहरण
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True
y = np.random.normal(loc=0.5, scale=0.4, size=1000)
y = y[(y > 0) & (y < 1)]
y.sort()
x = np.arange(len(y))
# linear
plt.subplot(221)
plt.plot(x, y)
plt.yscale('linear')
plt.title('linear')
# log
plt.subplot(222)
plt.plot(x, y)
plt.yscale('log')
plt.title('log')
# symmetric log
plt.subplot(223)
plt.plot(x, y - y.mean())
plt.yscale('symlog', linthreshy=0.01)
plt.title('symlog')
# logit
plt.subplot(224)
plt.plot(x, y)
plt.yscale('logit')
plt.title('logit')
plt.show()आउटपुट
2x2 ग्रिड में चार सबप्लॉट्स: लिनियर, लॉग, सिमेट्रिक लॉग, और लॉजिट Y-स्केल के साथ समान डेटा।
