Построение xscale с отрицательными степенями 10 в matplotlib

Заранее спасибо, что нашли время прочитать мой вопрос. У меня возникли проблемы с построением массива отрицательных степеней 10 в matplotlib

Я прочитал все параметры журнала xscale в документации по matplotlib, но безрезультатно. Я также прочитал следующие вопросы и некоторые другие, которые казались похожими, но в конечном итоге они мне не помогли:

Matplotlib: отключить степени десяти в логарифмическом графике

Ось графика в Python с логарифмической шкалой для отрицательных показателей 10

Логарифмические графики с нулевыми значениями в matplotlib *с отрицательными показателями*

Логарифмические графики с нулевыми значениями в matplotlib

Это более или менее в простой форме, как выглядит мой код.

x = массив np со 100 значениями 0,99999, 0,9999, 0,999, 0,99

y = массив np с соответствующими выводами оценки, которые необходимо нанести на график.

plt.plot(x, y, 'o')
plt.xticks([0.99999,0.9999,0.999,0.99])
plt.gca().set_xscale('log')

То, что я пытаюсь получить, - это график со значениями 0,99999, 0,9999, 0,999, 0,99, равномерно распределенными по оси x, и нанесенными на соответствующие им значения y.

Еще раз я хотел бы поблагодарить вас за то, что вы нашли время, чтобы прочитать этот вопрос, и я искренне надеюсь, что вы можете мне помочь!

Не могли бы вы опубликовать минимальный и полный пример, включая некоторые данные примера для копирования и вставки?

Peter Leimbigler 28.05.2019 23:01
0.99999,0.9999,0.999,0.99 не является логарифмической прогрессией, поэтому неудивительно, что она неравномерно распределена по логарифмической шкале. Думали ли вы о построении графика 1-x вместо этого?
Leporello 29.05.2019 10:55
Почему в Python есть оператор "pass"?
Почему в Python есть оператор "pass"?
Оператор pass в Python - это простая концепция, которую могут быстро освоить даже новички без опыта программирования.
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Python - самый известный и самый простой в изучении язык в наши дни. Имея широкий спектр применения в области машинного обучения, Data Science,...
Основы Python Часть I
Основы Python Часть I
Вы когда-нибудь задумывались, почему в программах на Python вы видите приведенный ниже код?
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
Алиса и Боб имеют неориентированный граф из n узлов и трех типов ребер:
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
И последнее, что мы хотели бы показать вам, прежде чем двигаться дальше, это
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Как веб-разработчик, Python может стать мощным инструментом для создания эффективных и масштабируемых веб-приложений.
1
2
330
1
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

Вы можете легко «подделать» такой график, построив y против [0,1,2,3,...], а затем заменив xtickslabel на [0.9999,0.999,0.99,...]

x = [0.99999,0.9999,0.999,0.99]
y = [1,2,3,4]
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(range(len(x)),y, 'o-')
ax.set_xticks(range(len(x)))
ax.set_xticklabels(x)

Большое спасибо! Этот ответ привел меня на путь создания сюжета, который я хотел. Очень ценю!!

A. Hartman 29.05.2019 09:11

Другие вопросы по теме