Python
 Computer >> コンピューター >  >> プログラミング >> Python

matplotalibで対数スケールで値を視覚化する方法は?


matplotlibの対数スケールで値を視覚化するには、 yscale('log')を使用できます。 。

ステップ

  • matplotlibndnumpyをインポートします。

  • 図のサイズを設定し、サブプロット間およびサブプロットの周囲のパディングを調整します。

  • xを作成します およびy numpyを使用したデータポイント。

  • yscale('log')を使用します 値を対数目盛で視覚化します。

  • xをプロットします およびy プロットを使用したデータポイント メソッド。

  • 図に凡例を配置します。

  • 図を表示するには、 show()を使用します メソッド。

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

# Set the figure size
plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True

# x and y data points
x = np.linspace(1, 100, 1000)
y = np.log(x)

# logarithmic scale
plt.yscale('log')

# Plot the x and y data points
plt.plot(x, y, c="red", lw=3, linestyle="dashdot", label="y=log(x)")

# Place the legend
plt.legend()

# Display the plot
plt.show()

出力

次の出力が生成されます-

matplotalibで対数スケールで値を視覚化する方法は?


  1. Pythonヒストグラムに対数ビンを含めるにはどうすればよいですか?

    plt.hist(bin =)を使用してヒストグラムをプロットしながら、対数ビンを設定できます。 ステップ 範囲が100の配列xを作成します。 plt.hist()メソッドを使用してヒストグラムをプロットします。対数スケールで等間隔の数値を返す対数ビンを使用して、対数ビンを渡すことができます。 現在の軸を取得し、必要に応じて作成して、X軸のスケールを設定します。 図を表示するには、plt.show()メソッドを使用します。 例 from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np x = np.array(

  2. Tensorflowを使用して、Pythonを使用してトレーニング結果を視覚化するにはどうすればよいですか?

    トレーニング結果は、「matplotlib」ライブラリを使用してPythonを使用したTensorflowで視覚化できます。 「plot」メソッドは、コンソールにデータをプロットするために使用されます。 続きを読む: TensorFlowとは何ですか?KerasはTensorFlowとどのように連携してニューラルネットワークを作成しますか? Keras Sequential APIを使用します。これは、すべてのレイヤーに1つの入力テンソルと1つの出力テンソルがあるプレーンスタックのレイヤーを操作するために使用されるシーケンシャルモデルの構築に役立ちます。 少なくとも1つの層を含むニューラ