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這篇文章主要介紹 matplotlib 如何實(shí)現(xiàn) scale 刻度，文中介紹的非常詳細(xì)，具有一定的參考價(jià)值，感興趣的小伙伴們一定要看完！

1.5. 對數(shù)或者其他非線性坐標(biāo)軸
使用 plt.xscal() 來改變坐標(biāo)軸的刻度

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.ticker import NullFormatter # useful for `logit` scale# Fixing random state for reproducibilitynp.random.seed(19680801)# 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 scalesplt.figure(1)# linearplt.subplot(221)
plt.plot(x, y)
plt.yscale(linear)
plt.title(linear)
plt.grid(True)# logplt.subplot(222)
plt.plot(x, y)
plt.yscale(log)
plt.title(log)
plt.grid(True)# symmetric logplt.subplot(223)
plt.plot(x, y - y.mean())
plt.yscale(symlog , linthreshy=0.01)
plt.title(symlog)
plt.grid(True)# logitplt.subplot(224)
plt.plot(x, y)
plt.yscale(logit)
plt.title(logit)
plt.grid(True)# Format the minor tick labels of the y-axis into empty strings with# `NullFormatter`, to avoid cumbering the axis with too many labels.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=0.92, bottom=0.08, left=0.10, right=0.95, hspace=0.25,
wspace=0.35)
plt.show()

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