plt.plot(x,y) ax=plt.gca() ax.set_yscale('log')

你的代码是正确的！首先，使用 `plt.plot(x, y)` 绘制了一条曲线。接下来，使用 `plt.gca()` 获取当前轴对象，并将其赋值给变量 `ax`。最后，使用 `ax.set_yscale('log')` 将纵向比例尺设置为对数比例尺。

这段代码的作用是在对数比例尺下绘制一条曲线。对数比例尺可用于显示数据范围很大的情况，可以更好地展示数据中的细节。

请确保在运行这段代码之前已经导入了 `matplotlib.pyplot` 模块，并且已经定义了变量 `x` 和 `y` 来存储曲线的横纵坐标数据。

如果需要显示图形，还需要调用 `plt.show()` 方法来显示绘制的图形。完整的代码示例如下：

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4]
y = [1, 10, 100, 1000]

plt.plot(x, y)
ax = plt.gca()
ax.set_yscale('log')

plt.show()

运行这段代码后，将会得到一条在对数比例尺下绘制的曲线。

相关问题

python中ax.plot和ax=plt.plot的区别

在Python中，绘制图形有两种方式：OO-style（面向对象风格）和pyplot interface（pyplot接口）。这两种方式在使用上有一些区别。

1. OO-style（面向对象风格）：
- 首先，需要创建一个Figure对象和一个或多个Axes对象。
- 然后，使用Axes对象的方法来绘制图形，例如使用`ax.plot()`来绘制曲线。
- 最后，使用`plt.show()`来显示图形。

示例代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots()  # 创建Figure对象和Axes对象
 = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [1, 4, 9, 16, 25]
ax.plot(x, y)  # 使用Axes对象的方法绘制曲线
plt.show()  # 显示图形

2. pyplot interface（pyplot接口）：
- 在pyplot接口中，不需要显式地创建Figure对象和Axes对象。
- 可以直接使用`plt.plot()`函数来绘制曲线。
- 最后，使用`plt.show()`来显示图形。

示例代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [1, 4, 9, 16, 25]
plt.plot(x, y)  # 使用plt.plot()函数绘制曲线
plt.show()  # 显示图形

总结：
- 使用OO-style（面向对象风格）需要显式地创建Figure对象和Axes对象，并使用Axes对象的方法来绘制图形。
- 使用pyplot interface（pyplot接口）不需要显式地创建Figure对象和Axes对象，可以直接使用`plt.plot()`函数来绘制图形。

y.plot(ax=ts_ax) ts_ax.set_title(title) y.plot(ax=hist_ax, kind='hist', bins=25) hist_ax.set_title('Histogram') smt.graphics.plot_acf(y, lags=lags, ax=acf_ax) smt.graphics.plot_pacf(y, lags=lags, ax=pacf_ax) [ax.set_xlim(0) for ax in [acf_ax, pacf_ax]] sns.despine() plt.tight_layout() return ts_ax, acf_ax, pacf_ax

这段代码是用于时间序列分析的，它会生成一个时间序列的图表，包括原始数据的折线图、直方图、自相关图和偏自相关图。其中，y.plot(ax=ts_ax)是用于绘制原始数据的折线图，ts_ax.set_title(title)是设置折线图的标题，y.plot(ax=hist_ax, kind='hist', bins=25)是用于绘制直方图，hist_ax.set_title('Histogram')是设置直方图的标题，smt.graphics.plot_acf(y, lags=lags, ax=acf_ax)和smt.graphics.plot_pacf(y, lags=lags, ax=pacf_ax)分别是用于绘制自相关图和偏自相关图，[ax.set_xlim(0) for ax in [acf_ax, pacf_ax]]是设置自相关图和偏自相关图的x轴范围，sns.despine()是用于去除图表的边框，plt.tight_layout()是用于调整图表的布局。最后，函数会返回折线图、自相关图和偏自相关图的轴对象。