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。

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import numpy as np from matplotlib_inline import backend_inline from d2l import torch as d2l def f(x): return 3*x**2-4*x def numerical_lim(f,x,h): return(f(x+h)-f(x))/h def use_svg_display(): #@save backend_inline.set_matplotlib_formats('svg') def set_figsize(figsize=(3.5,2.5)): #@save use_svg_display() d2l.plt.rcParams['figure.figsize'] = figsize #@save def set_axes(axes,xlabel,ylabel,xlim,ylim,xscale,yscale,legend): axes.set_xlabel(xlabel) axes.set_ylabel(ylabel) axes.set_xscale(xscale) axes.set_yscale(yscale) axes.set_xlim(xlim) axes.set_ylim(ylim) if legend: axes.legend(legend) axes.grid() #@save def plot(X,Y=None,xlabel=None,ylabel=None,legend=None,xlim=None,ylim=None,xscale='linear',yscale='linear', fmts=('-','m--','g-.','r:'),figsize=(3.5,2.5),axes=None): if legend is None: legend = [] set_figsize(figsize) axes = axes if axes else d2l.plt.gca() def has_one_axis(X): return (hasattr(X,"ndim")and X.ndim == 1 or isinstance(X,list) and not hasattr(X[0],"__len__")) if has_one_axis(X): X = [X] if Y is None: X,Y = [[]]*len(X),X if has_one_axis(Y): Y = [Y] if len(X) != len(Y): X = X*len(Y) axes.cla() for x,y,fmt in zip(X,Y,fmts): if len(x): axes.plot(x,y,fmt) else: axes.plot(y,fmt) set_axes(axes,xlabel,ylabel,xlim ,ylim,xscale,yscale,legend) x = np.arange(0,3,0.1) plot(x,[f(x),2*x-3],'x','f(x)',legend=['f(x)','Tangent line(x=1)'])这段代码为什么在pycharm中运行不出来图形

这段代码在 PyCharm 中无法显示图形的原因可能是因为缺少了 `plt.show()` 的调用。在 PyCharm 中，需要手动调用 `plt.show()` 来显示图形窗口。你可以在代码的最后添加 `plt.show()` 来尝试解决该问题。修改后的代码如下所示：

import numpy as np
from matplotlib_inline import backend_inline
from d2l import torch as d2l

def f(x):
    return 3*x**2-4*x

def numerical_lim(f,x,h):
    return(f(x+h)-f(x))/h

def use_svg_display():  #@save
    backend_inline.set_matplotlib_formats('svg')

def set_figsize(figsize=(3.5,2.5)):  #@save
    use_svg_display()
    d2l.plt.rcParams['figure.figsize'] = figsize

#@save
def set_axes(axes,xlabel,ylabel,xlim,ylim,xscale,yscale,legend):
    axes.set_xlabel(xlabel)
    axes.set_ylabel(ylabel)
    axes.set_xscale(xscale)
    axes.set_yscale(yscale)
    axes.set_xlim(xlim)
    axes.set_ylim(ylim)
    if legend:
        axes.legend(legend)
    axes.grid()

#@save
def plot(X,Y=None,xlabel=None,ylabel=None,legend=None,xlim=None,ylim=None,xscale='linear',yscale='linear',
         fmts=('-','m--','g-.','r:'),figsize=(3.5,2.5),axes=None):

    if legend is None:
        legend = []

    set_figsize(figsize)
    axes = axes if axes else d2l.plt.gca()

    def has_one_axis(X):
        return (hasattr(X,"ndim")and X.ndim == 1 or isinstance(X,list)
                and not hasattr(X[0],"__len__"))

    if has_one_axis(X):
        X = [X]
    if Y is None:
        X,Y = [[]]*len(X),X
    if has_one_axis(Y):
        Y = [Y]
    if len(X) != len(Y):
        X = X*len(Y)
    axes.cla()
    for x,y,fmt in zip(X,Y,fmts):
        if len(x):
            axes.plot(x,y,fmt)
        else:
            axes.plot(y,fmt)
    set_axes(axes,xlabel,ylabel,xlim
             ,ylim,xscale,yscale,legend)

    x = np.arange(0,3,0.1)
    plot(x,[f(x),2*x-3],'x','f(x)',legend=['f(x)','Tangent line(x=1)'])
    d2l.plt.show()

请注意，`import matplotlib.pyplot as plt` 语句和 `plt.show()` 的调用被添加到了代码中。运行修改后的代码，你应该能够在 PyCharm 中看到图形窗口显示出来。

#@save def plot(X, Y=None, xlabel=None, ylabel=None, legend=None, xlim=None, ylim=None, xscale='linear', yscale='linear', fmts=('-', 'm--', 'g-.', 'r:'), figsize=(3.5, 2.5), axes=None): """绘制数据点""" if legend is None: legend = [] set_figsize(figsize) axes = axes if axes else d2l.plt.gca() # 如果X有一个轴，输出True def has_one_axis(X): return (hasattr(X, "ndim") and X.ndim == 1 or isinstance(X, list) and not hasattr(X[0], "__len__")) if has_one_axis(X): X = [X] if Y is None: X, Y = [[]] * len(X), X elif has_one_axis(Y): Y = [Y] if len(X) != len(Y): X = X * len(Y) axes.cla() for x, y, fmt in zip(X, Y, fmts): if len(x): axes.plot(x, y, fmt) else: axes.plot(y, fmt) set_axes(axes, xlabel, ylabel, xlim, ylim, xscale, yscale, legend)

这段代码定义了一个名为`plot()`的函数，用于绘制数据点的图像。

函数参数解释：
- `X`: x轴上的数据点，可以是一个列表或多个列表的列表。
- `Y`: y轴上的数据点，可以是一个列表或多个列表的列表。
- `xlabel`: x轴的标签。
- `ylabel`: y轴的标签。
- `legend`: 图例标签，是一个列表。
- `xlim`: x轴的取值范围，是一个包含两个元素的列表或元组。
- `ylim`: y轴的取值范围，是一个包含两个元素的列表或元组。
- `xscale`: x轴的缩放类型，可以是'linear'（线性缩放）或'log'（对数缩放）。
- `yscale`: y轴的缩放类型，可以是'linear'（线性缩放）或'log'（对数缩放）。
- `fmts`: 绘制线条的格式，是一个包含线条样式的字符串列表。
- `figsize`: 绘图的尺寸，是一个包含宽度和高度的元组。
- `axes`: matplotlib的轴对象，用于绘制图像。

函数主要步骤：
1. 如果`legend`为空，则将其设置为空列表。
2. 调用`set_figsize(figsize)`函数设置绘图的尺寸。
3. 如果`axes`存在，则使用`axes`作为绘图的轴对象，否则使用`d2l.plt.gca()`获取当前的轴对象。
4. 定义了一个名为`has_one_axis(X)`的内部函数，用于判断`X`是否只有一个轴。
5. 如果`X`只有一个轴，则将其包装为列表。
6. 如果`Y`为空，则将`X`设置为空列表，将`Y`设置为`X`。
7. 如果`Y`只有一个轴，则将其包装为列表。
8. 如果`X`和`Y`的长度不一致，则将`X`复制到与`Y`相同的长度。
9. 使用`axes.cla()`清除轴对象上的所有绘图。
10. 使用`zip(X, Y, fmts)`将`X`、`Y`和`fmts`打包成元组序列。
11. 遍历打包后的元组序列，对每个元组进行如下操作：
- 如果`x`的长度大于0，则使用`axes.plot(x, y, fmt)`绘制数据点的图像。
- 否则，使用`axes.plot(y, fmt)`绘制数据点的图像。
12. 调用`set_axes()`函数设置轴对象的属性，包括标签、取值范围、缩放类型和图例。

通过调用这个函数，可以方便地绘制数据点的图像，并设置轴的属性，包括标签、取值范围、缩放类型和图例。