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这篇文章主要介绍 matplotlib 如何实现 scale 刻度，文中介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！
1.5. 对数或者其他非线性坐标轴
使用 plt.xscal() 来改变坐标轴的刻度
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.ticker import NullFormatter # useful for `logit` scale# Fixing random state for reproducibilitynp.random.seed(19680801)# make up some data in the interval ]0, 1[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))# plot with various axes scalesplt.figure(1)# linearplt.subplot(221)
plt.plot(x, y)
plt.yscale(linear)
plt.title(linear)
plt.grid(True)# logplt.subplot(222)
plt.plot(x, y)
plt.yscale(log)
plt.title(log)
plt.grid(True)# symmetric logplt.subplot(223)
plt.plot(x, y - y.mean())
plt.yscale(symlog , linthreshy=0.01)
plt.title(symlog)
plt.grid(True)# logitplt.subplot(224)
plt.plot(x, y)
plt.yscale(logit)
plt.title(logit)
plt.grid(True)# Format the minor tick labels of the y-axis into empty strings with# `NullFormatter`, to avoid cumbering the axis with too many labels.plt.gca().yaxis.set_minor_formatter(NullFormatter())# Adjust the subplot layout, because the logit one may take more space# than usual, due to y-tick labels like 1 - 10^{-3} plt.subplots_adjust(top=0.92, bottom=0.08, left=0.10, right=0.95, hspace=0.25,
wspace=0.35)
plt.show()以上是“matplotlib 如何实现 scale 刻度”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！希望分享的内容对大家有帮助，更多相关知识，欢迎关注丸趣 TV 行业资讯频道！
正文完
