Grafiklar. Matplotlib moduli

import numpy
import pylab
def func (x):
if x == 0:
return 1.0
return numpy.abs (numpy.sin (x) / x) * numpy.exp (-numpy.abs (x / 10))
xmin = -50.0
xmax = 50.0
dx = 0.01
xlist = numpy.arange (xmin, xmax, dx)
ylist = [func (x) for x in xlist]
figure = pylab.figure()
axes = figure.add_subplot (1, 1, 1)
pylab.plot (xlist, ylist)
axes.set_yscale ('log')
pylab.show()
Natijada oldingi rasmda bo'lgani kabi bo'ladi. Keyingi misollarda biz ob'ektga yo'naltirilgan yondashuvdan foydalanamiz, garchi value = "log" bilan foydalanadigan ixtiyoriy parametrlarni semilogx / semilogy funktsiyalariga o'tkazish mumkin.
Agar siz oxirgi rasmdagi vertikal o'qni diqqat bilan ko'rib chiqsangiz, 1 * 10n kattaliklarda joylashtirilgan asosiy xavflar orasidagi oraliq chiziqlar mavjudligini ko'rasiz, ya'ni, 10-1 va 10-2 xavflar o'rtasida, 0.09, 0.08, 0.07, xavflar mavjud. 0.06, 0.05, 0.04, 0.03 va 0.02. Belgilangan sonlar sonini ro'yxat bo'lishi kerak bo'lgan set_yscale usuli call-ga subsy parametrini qo'shib o'zgartirishingiz mumkin. Masalan, agar biz oraliq xatarlarni faqat 0,02 va 0,05 darajasida qoldirishni istasak, unda bu parametr [2, 5] ga teng bo'lishi kerak. Buni quyidagi misolda ko'rish mumkin.
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: UTF-8 -*-
import numpy
import pylab
def func (x):
if x == 0:
return 1.0
return numpy.abs (numpy.sin (x) / x) * numpy.exp (-numpy.abs (x / 10))
xmin = -50.0
xmax = 50.0
dx = 0.01
xlist = numpy.arange (xmin, xmax, dx)
ylist = [func (x) for x in xlist]
figure = pylab.figure()
axes = figure.add_subplot (1, 1, 1)
pylab.plot (xlist, ylist)
axes.set_yscale ('log', subsy=[2, 5])
pylab.show()
Натижа:

Ixtiyoriy bazey (basex) parametridan foydalanib, logaritm asosini logarifmik shkala bo'yicha o'rnatishingiz mumkin. Baza 10 sukut bo'yicha ishlatiladi, ammo biz uni quyidagi misolda ko'rsatilgandek 2-ga o'zgartirishimiz mumkin.
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: UTF-8 -*-