对数图像函数
对数函数绘制设计三个函数,解析如下:
semilogx(x1, y1):半对数函数,x变为常用对数刻度,y轴仍是线性刻度。
semilogy(x1, y1):半对数函数,x仍是线性刻度,y轴变为常用对数刻度。
loglog(x1, y1):全对数函数,x,y都变为常用对数刻度。
代码显示如下:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
w = np.linspace(0.1, 1000, 1000)
p = np.abs(1 / (1 + 0.1j * w))
plt.subplot(221)
plt.plot(w, p, lw=2)
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('y')
plt.subplot(222)
plt.semilogx(w, p, lw=2)
# ylim具有设置y坐标轴范围的作用
plt.ylim(0, 1.5)
plt.xlabel('log(X)')
plt.ylabel('y')
plt.subplot(223)
plt.semilogy(w, p, lw=2)
# plt.ylim(0, 1.5)
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('log(y)')
plt.subplot(224)
plt.loglog(w, p, lw=2)
plt.xlabel('log(x)')
plt.xlabel('log(y)')
plt.show()
显示结果如下:

极坐标图像显示
代码显示:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
theta
使用matplotlib进行数据可视化:对数、极坐标及3D图像示例

本文展示了如何使用Python的matplotlib库创建不同类型的图像,包括对数函数图像(半对数和全对数),极坐标图像,柱状图,散点图以及3D图像(如3D椭球和螺旋线)。这些例子详细解释了每种图像的绘制方法和代码实现,是数据可视化的实用教程。
最低0.47元/天 解锁文章

899

被折叠的 条评论
为什么被折叠?



