Python Matplotlib.ticker.LogLocator用法及代码示例

Matplotlib是Python中令人惊叹的可视化库，用于数组的二维图。 Matplotlib是一个基于NumPy数组的多平台数据可视化库，旨在与更广泛的SciPy堆栈配合使用。

matplotlib.ticker.LogLocator

这个matplotlib.ticker.LogLocator类用于确定对数轴的刻度位置。在此类中，刻度线的位置为：subs [j] * base ** i。

用法： 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，可以为None，也可以为字符串或浮点数序列。默认为(1.0，)。它提供了用于放置刻度的基数的整数次幂。仅在基数的整数次幂时，默认位置才会打勾。 auto和all是此处唯一接受的字符串值。刻度线正好位于‘auto’的整数次幂之间，而“全部”则接受整数次幂。在此，无值等于‘auto’。

该类的方法：

base(self, base):此方法用于设置对数刻度的底数。
nonsingular(self, vmin, vmax):它用于根据需要扩展范围以避免奇异。
set_params(self, base=None, subs=None, numdecs=None, numticks=None):用于在刻度内设置参数。
tick_values(self, vmin, vmax):此方法返回位于vmin和vmax范围之间的刻度线的值。
subs(self, subs):它用于为每个基数i * subs [j]设置日志刻度的次要刻度。
view_limit(self, vmin, vmax):该方法在智能选择竞争限制时派上用场。

范例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：

范例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：

相关用法

注：本文由纯净天空筛选整理自RajuKumar19大神的英文原创作品 Matplotlib.ticker.LogLocator Class in Python。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。