Matplotlib es una biblioteca en Python y es una extensión numérico-matemática para la biblioteca NumPy. Es una interfaz basada en estado para un módulo Matplotlib que proporciona una interfaz similar a MATLAB.
La función matplotlib.pyplot.yscale()
Sintaxis: matplotlib.pyplot.yscale(valor, **kwargs)
Parámetros:
valor = { «lineal», «log», «symlog», «logit», … }
Estas son varias escalas de eje para aplicar.
**kwargs = Se aceptan diferentes argumentos de palabras clave, según la escala (matplotlib.scale.LinearScale, LogScale, SymmetricalLogScale, LogitScale)
Ejemplo 1:
Python3
import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import time %matplotlib inline # Example 1 y = np.random.randn(50) y = y[(y > 0) & (y < 1)] y.sort() x = np.arange(len(y)) # plot with various axes scales plt.figure() # linear plt.subplot(221) plt.plot(x, y) plt.yscale('linear') plt.title('linear') plt.grid(True) # log plt.subplot(222) plt.plot(x, y) plt.yscale('log') plt.title('log') plt.grid(True) plt.show()
Producción:
Ejemplo 2:
Python3
import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import time %matplotlib inline # Example 2 # useful for `logit` scale from matplotlib.ticker import NullFormatter # Fixing random state for reproducibility np.random.seed(100) # 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 scales plt.figure() # symmetric log plt.subplot(221) plt.plot(x, y - y.mean()) plt.yscale('symlog', linthreshy=0.01) plt.title('symlog') plt.grid(True) # logit plt.subplot(222) plt.plot(x, y) plt.yscale('logit') plt.title('logit') plt.grid(True) 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=0.80, bottom=0.03, left=0.15, right=0.92, hspace=0.34,wspace=0.45) plt.show()
Producción:
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por dhruv_tewari y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA