matplotlib.pyplot.yscale

matplotlib.pyplot.yscale(*args, **kwargs)

Установите масштабирование оси y.

вызов:

yscale(scale, **kwargs)

Доступные масштабы: ‘linear’ | ‘log’ | ‘logit’ | ‘symlog’

В зависимости от масштаба могут быть приняты различные ключевые слова:

‘linear’

‘log’

basex/basey:

Основание логарифма

nonposx/nonposy: [‘mask’ | ‘clip’ ]

неположительные значения в x или y могут быть замаскированы как недопустимые или обрезаны до очень малого положительного числа

subsx/subsy:

Где разместить подделения между каждой основной меткой. Должна быть последовательность целых чисел. Например, в масштабе log10: [2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

разместит 8 логарифмически распределенных мелких делений между каждой основной меткой.

‘logit’

nonpos: [‘mask’ | ‘clip’ ]

значения за пределами ]0, 1[ могут быть замаскированы как недопустимые или обрезаны до числа, очень близкого к 0 или 1

‘symlog’

basex/basey:

Основание логарифма

linthreshx/linthreshy:

Одиночное число, определяющее диапазон (-x, x), в пределах которого график является линейным. Это предотвращает выход графика на бесконечность вокруг нуля.

subsx/subsy:

Где разместить подделения между каждой основной меткой. Должна быть последовательность целых чисел. Например, в масштабе log10: [2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

разместит 8 логарифмически распределенных мелких делений между каждой основной меткой.

linscalex/linscaley:

Это позволяет растянуть линейный диапазон (-linthresh to linthresh) относительно логарифмического диапазона. Его значение — число десятичных разрядов, используемых для каждой половины линейного диапазона. Например, когда linscale == 1.0 (по умолчанию), пространство, используемое для положительных и отрицательных половин линейного диапазона, будет равно одному десятичному разряду в логарифмическом диапазоне.

Примеры использования matplotlib.pyplot.yscale

Масштабы Pyplot

Демонстрация Symlog

Учебник по Pyplot