메모
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저울 #
log, symlog, logit과 같이 축에 적용되는 스케일 변환을 설명합니다.
마지막 두 예제는 'function'
스케일 변환을 위해 순방향 및 역함수를 제공하여 스케일을 사용하는 예입니다.
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.ticker import NullFormatter, FixedLocator
# Fixing random state for reproducibility
np.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 scales
fig, axs = plt.subplots(3, 2, figsize=(6, 8),
constrained_layout=True)
# linear
ax = axs[0, 0]
ax.plot(x, y)
ax.set_yscale('linear')
ax.set_title('linear')
ax.grid(True)
# log
ax = axs[0, 1]
ax.plot(x, y)
ax.set_yscale('log')
ax.set_title('log')
ax.grid(True)
# symmetric log
ax = axs[1, 1]
ax.plot(x, y - y.mean())
ax.set_yscale('symlog', linthresh=0.02)
ax.set_title('symlog')
ax.grid(True)
# logit
ax = axs[1, 0]
ax.plot(x, y)
ax.set_yscale('logit')
ax.set_title('logit')
ax.grid(True)
# Function x**(1/2)
def forward(x):
return x**(1/2)
def inverse(x):
return x**2
ax = axs[2, 0]
ax.plot(x, y)
ax.set_yscale('function', functions=(forward, inverse))
ax.set_title('function: $x^{1/2}$')
ax.grid(True)
ax.yaxis.set_major_locator(FixedLocator(np.arange(0, 1, 0.2)**2))
ax.yaxis.set_major_locator(FixedLocator(np.arange(0, 1, 0.2)))
# Function Mercator transform
def forward(a):
a = np.deg2rad(a)
return np.rad2deg(np.log(np.abs(np.tan(a) + 1.0 / np.cos(a))))
def inverse(a):
a = np.deg2rad(a)
return np.rad2deg(np.arctan(np.sinh(a)))
ax = axs[2, 1]
t = np.arange(0, 170.0, 0.1)
s = t / 2.
ax.plot(t, s, '-', lw=2)
ax.set_yscale('function', functions=(forward, inverse))
ax.set_title('function: Mercator')
ax.grid(True)
ax.set_xlim([0, 180])
ax.yaxis.set_minor_formatter(NullFormatter())
ax.yaxis.set_major_locator(FixedLocator(np.arange(0, 90, 10)))
plt.show()
참조
다음 함수, 메서드, 클래스 및 모듈의 사용이 이 예제에 표시됩니다.
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