Skalenübersicht#

Illustrieren der Skalentransformationen, die auf Achsen angewendet werden, z. B. log, symlog, logit.

Siehe matplotlib.scale für eine vollständige Liste der integrierten Skalen und Benutzerdefinierte Skala, um zu erfahren, wie Sie Ihre eigene Skala erstellen.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.arange(400)
y = np.linspace(0.002, 1, 400)

fig, axs = plt.subplots(3, 2, figsize=(6, 8), layout='constrained')

axs[0, 0].plot(x, y)
axs[0, 0].set_yscale('linear')
axs[0, 0].set_title('linear')
axs[0, 0].grid(True)

axs[0, 1].plot(x, y)
axs[0, 1].set_yscale('log')
axs[0, 1].set_title('log')
axs[0, 1].grid(True)

axs[1, 0].plot(x, y - y.mean())
axs[1, 0].set_yscale('symlog', linthresh=0.02)
axs[1, 0].set_title('symlog')
axs[1, 0].grid(True)

axs[1, 1].plot(x, y)
axs[1, 1].set_yscale('logit')
axs[1, 1].set_title('logit')
axs[1, 1].grid(True)

axs[2, 0].plot(x, y - y.mean())
axs[2, 0].set_yscale('asinh', linear_width=0.01)
axs[2, 0].set_title('asinh')
axs[2, 0].grid(True)


# Function x**(1/2)
def forward(x):
    return x**(1/2)


def inverse(x):
    return x**2


axs[2, 1].plot(x, y)
axs[2, 1].set_yscale('function', functions=(forward, inverse))
axs[2, 1].set_title('function: $x^{1/2}$')
axs[2, 1].grid(True)
axs[2, 1].set_yticks(np.arange(0, 1.2, 0.2))

plt.show()

$linear, log, symlog, logit, asinh, function: $x^{1/2}$$

Referenzen

Die Verwendung der folgenden Funktionen, Methoden, Klassen und Module wird in diesem Beispiel gezeigt

Gesamtlaufzeit des Skripts: (0 Minuten 2,255 Sekunden)

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