ax.set_yscale

`ax.set_yscale()` 是 matplotlib 中的一个方法，用于设置轴对象的纵向（y 轴）的比例尺。

比例尺（scale）决定了轴上数值之间的间距和相对大小。通过使用 `set_yscale()` 方法，可以更改轴上数值的比例尺，从而改变图形的显示效果。

常用的比例尺类型有：

- `'linear'`：线性比例尺（默认值），数值之间的间距是相等的。
- `'log'`：对数比例尺，数值按对数刻度显示，适用于数据范围很大的情况。
- `'symlog'`：对称对数比例尺，结合了线性和对数比例尺，适用于数据包含正负数和零的情况。
- `'logit'`：逻辑比例尺，适用于二分类问题中概率值的显示。

示例用法：

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制图形
plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 10, 100, 1000])

# 获取当前轴对象
ax = plt.gca()

# 设置纵向比例尺为对数比例尺
ax.set_yscale('log')

# 显示图形
plt.show()

在上面的例子中，`set_yscale('log')` 将纵向比例尺设置为对数比例尺，使得 y 轴上的数值按对数刻度显示。

你可以根据实际需求选择适合的比例尺类型，以获得更好的图形效果。

相关问题

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。

4． 对属性列中数据类型为np.float64和np.int64的属性绘制直方图检测是否存在异常值。要求每个属性生成两幅图，一个图的纵坐标为频次值，别一幅图的纵坐标为频次值的对数值。（提示：ax.set_yscale('log')）。 5． 删除骑行时间超过20天的数据，显示数据集的行列数。

ChitGPT: 好的，我明白了。您的第一个问题需要进行数据处理和可视化。如果您的数据集已经存储为 pandas DataFrame，您可以使用 pandas 提供的 hist() 方法来绘制直方图。代码示例如下：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据集
df = pd.read_csv('your_dataset.csv')

# 取出数据类型为np.float64和np.int64的属性
numeric_cols = df.select_dtypes(include=[np.float64, np.int64]).columns

# 绘制直方图
for col in numeric_cols:
    fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(ncols=2, figsize=(10, 4))

    # 图1：纵坐标为频次值
    df[col].hist(ax=ax1)
    ax1.set_xlabel(col)
    ax1.set_ylabel('Frequency')

    # 图2：纵坐标为频次值的对数值
    df[col].hist(ax=ax2)
    ax2.set_xlabel(col)
    ax2.set_ylabel('Frequency (log scale)')
    ax2.set_yscale('log')

    plt.show()

这段代码会针对每一个 np.float64 和 np.int64 类型的列绘制两幅直方图：一个纵坐标为频次值，一个纵坐标为频次值的对数值。

对于您的第二个问题，需要删除骑行时间超过20天的数据，并输出数据集的行列数。您可以使用 Pandas 提供的 drop() 方法删除符合条件的行，并使用 shape 属性输出数据集的行列数。代码示例如下：

# 删除骑行时间超过20天的数据
df = df[df['duration'] <= 20*24*60]

# 输出数据集的行列数
print('Data shape:', df.shape)

此代码会删除骑行时间超过20天的数据，并输出数据集的行列数。