plt.semilogy坐标轴为-10²到-10七次方怎么画

可以使用以下代码绘制：

import matplotlib.pyplot as plt

x = range(-10**2, -10**7, -1)
y = [abs(i) for i in x] # 为了可视化效果，取绝对值

plt.semilogy(x, y)
plt.show()

解释：

- `range(-10**2, -10**7, -1)` 生成了一个 `-10²` 到 `-10⁷` 之间的整数序列，步长为 `-1`。
- `y` 是对应的函数值，为了可视化效果，取了绝对值。
- `plt.semilogy(x, y)` 使用 `semilogy` 函数绘制半对数坐标系下的曲线。
- `plt.show()` 显示图形。

相关问题

plt.semilogy坐标轴全为负数时图像显示10的0次方到10的一次方的图

这是因为 `plt.semilogy` 函数是将 y 轴上的数值取对数（log）后进行绘制的，而负数没有对数。因此，当 y 轴上的数值全为负数时，它们的对数是不存在的，就不能正确绘制图像。

如果需要在 y 轴上绘制负数，可以使用 `plt.plot` 函数，或者使用 `plt.semilogy` 函数的参数 `nonposy='mask'` 来将负数替换为 NaN。例如：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.linspace(-10, 10, 100)
y = np.sin(x)
y[y < 0] *= -1  # 使 y 值变为正数，方便演示

# 使用 plt.plot 函数绘制图像
plt.plot(x, y)
plt.show()

结果如下所示，可以看到图像在 y 轴上显示了负数：


而如果使用 `plt.semilogy` 函数，并将 `nonposy` 参数设置为 `'mask'`，则会将负数替换为 NaN，不会在图像上绘制：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.linspace(-10, 10, 100)
y = np.sin(x)
y[y < 0] *= -1  # 使 y 值变为正数，方便演示

# 使用 plt.semilogy 函数绘制图像
plt.semilogy(x, y, nonposy='mask')
plt.show()

结果如下所示，可以看到 y 轴上只显示了正数部分的图像：


plt.semilogy参数

`plt.semilogy` 是 matplotlib 库中的一个函数，用于在对数坐标轴上绘制折线图。它的常用参数如下：

- `x`：x 轴坐标值，可以是一个数组或列表。
- `y`：y 轴坐标值，可以是一个数组或列表。
- `basex`：x 轴的对数基数，默认为 10。
- `basey`：y 轴的对数基数，默认为 10。
- `nonposy`：如果设为 `'mask'`，则 y 轴上小于等于 0 的值将被屏蔽掉；如果设为 `'clip'`，则小于等于 0 的值将被裁剪为一个极小的正数。
- `subsy`：如果设为 `[2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]`，则 y 轴上将显示子刻度线。

例如，以下代码将绘制一个在 y 轴上为对数坐标轴的折线图：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成数据
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.exp(x)

# 绘制折线图
plt.semilogy(x, y)

# 显示图形
plt.show()

在这个例子中，我们使用 `np.linspace` 函数生成了一个 100 个元素的数组作为 x 坐标值，使用 `np.exp` 函数生成了一个以 e 为底数的指数函数作为 y 坐标值。然后，我们使用 `semilogy` 函数将 y 轴设置为对数坐标轴，并使用 `plot` 函数绘制折线图。最后，使用 `show` 函数显示图形。