Python 中的 Matplotlib.ticker.LogLocator 类
原文:https://www . geesforgeks . org/matplotlib-ticker-log locator-in-class-python/
Matplotlib 是 Python 中一个惊人的可视化库，用于数组的 2D 图。Matplotlib 是一个多平台数据可视化库，构建在 NumPy 数组上，旨在与更广泛的 SciPy 堆栈一起工作。
matplotlib.ticker.LogLocator
matplotlib.ticker.LogLocator类用于确定对数轴的刻度位置。在这一类中，记号被放置在如下位置:subs[j]base*i。
语法:class matplotlib . ticker . loglocator(base = 10.0，subs=(1.0，)，numdecs=4，numticks=None)
参数:
- subs: 它是一个可选参数，可以是无，也可以是字符串或一系列浮点数。默认为(1.0，)。它提供用于放置刻度的基数的整数次幂。默认情况下，只有在基数的整数次幂时才会放置刻度。自动和都是这里唯一接受的字符串值。刻度正好位于整数次幂之间，带有“自动”，而带有“全部”的整数次幂被接受。这里无值相当于“自动”。
该类方法:
- 基数(自身，基数):此方法用于设置对数刻度的基数。
- 非奇异(self，vmin，vmax): 用于根据需要扩大范围，避免奇异。
- set_params(self，base=None，subs=None，numdecs=None，num tics = None):用于设置刻度内的参数。
- tick_values(self，vmin，vmax): 此方法返回位于 vmin 和 vmax 范围之间的刻度值。
- subs(self，subs): 它用于设置每个基*isubs[j]的日志缩放的次要刻度。
- view_limit(self，vmin，vmax): 这些方法在智能选择 vie 限制时非常有用。
例 1:
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.ticker import MultipleLocator, LogLocator
x = [1, 2, 3, 4, 5, 6,
7, 8, 9, 10, 11, 12]
y = [0.32, 0.30, 0.28, 0.26,
0.24, 0.22, 0.20, 0.18,
0.16, 0.14, 0.12, 0.10]
fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(111)
x_major = MultipleLocator(4)
x_minor = MultipleLocator(1)
ax1.xaxis.set_major_locator(x_major)
ax1.xaxis.set_minor_locator(x_minor)
ax1.set_yscale("log")
y_major = LogLocator(base = 10)
y_minor = LogLocator(base = 10, subs =[1.1, 1.2, 1.3])
ax1.yaxis.set_major_locator(y_major)
ax1.yaxis.set_minor_locator(y_minor)
ax1.plot(x, y)
plt.show()
输出:
例 2:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.ticker import LogLocator
x = np.linspace(0, 10, 10)
y = 2**x
f = plt.figure()
ax = f.add_subplot(111)
plt.yscale('log')
ax.yaxis.set_major_locator(LogLocator(base = 100))
ax.plot(x, y)
plt.show()
输出:
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