这篇文章主要介绍 matplotlib如何实现scale刻度 ，文中介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！
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1.5. 对数或者其他非线性坐标轴
使用plt.xscal()来改变坐标轴的刻度
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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