python – 使用Matplotlib的半对数图中的宽高比
发布时间:2020-12-20 11:36:35 所属栏目:Python 来源:网络整理
导读:当我在matplotlib中绘制函数时,绘图由矩形框起.我希望这个矩形的长度和高度的比率由黄金均值给出,即,dx / dy = 1.618033 …… 如果x和y标度是线性的,我使用谷歌找到了这个解决方案 import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plgolden_mean = (np.sqrt(
当我在matplotlib中绘制函数时,绘图由矩形框起.我希望这个矩形的长度和高度的比率由黄金均值给出,即,dx / dy = 1.618033 ……
如果x和y标度是线性的,我使用谷歌找到了这个解决方案 import numpy as np import matplotlib.pyplot as pl golden_mean = (np.sqrt(5)-1.0)/2.0 dy=pl.gca().get_ylim()[1]-pl.gca().get_ylim()[0] dx=pl.gca().get_xlim()[1]-pl.gca().get_xlim()[0] pl.gca().set_aspect((dx/dy)*golden_mean,adjustable='box') 如果是对数日志图,我想出了这个解决方案 dy=np.abs(np.log10(pl.gca().get_ylim()[1])-np.log10(pl.gca().get_ylim()[0])) dx=np.abs(np.log10(pl.gca().get_xlim()[1])-np.log10(pl.gca().get_xlim()[0])) pl.gca().set_aspect((dx/dy)*golden_mean,adjustable='box') 但是,对于半对数图,当我调用set_aspect时,我得到了 UserWarning: aspect is not supported for Axes with xscale=log,yscale=linear 任何人都可以想到解决这个问题吗? 解决方法
最简单的解决方案是记录您的数据,然后使用lin-lin的方法.
然后,您可以标记轴,使其看起来像正常的对数图. ticks = np.arange(min_logx,max_logx,1) ticklabels = [r"$10^{}$".format(tick) for tick in ticks] pl.yticks(ticks,ticklabels) 如果您的值高于10e9,则需要三对括号,两对用于LaTeX括号,一对用于.format() ticklabels = [r"$10^{{{}}}$".format(tick) for tick in ticks] 编辑: 你可以创建和设置它们: minor_ticks = [] for i in range(min_exponent,max_exponent): for j in range(2,10): minor_ticks.append(i+np.log10(j)) plt.gca().set_yticks(minor_labels,minor=True) (编辑:李大同) 【声明】本站内容均来自网络,其相关言论仅代表作者个人观点,不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利,请及时与联系站长删除相关内容! |