# 数据范围 min_num = 100 max_num = 100000100 # 设置比例尺 x_min = min_num - 1000 x_max = max_num + 1000 y_min = 0 y_max = 1这串代码中的比例尺是1比多少
时间: 2024-03-18 18:40:06 浏览: 21
根据代码,X轴的范围为(min_num-1000)到(max_num+1000),Y轴的范围为0到1。将X轴的范围映射到1个单位宽度上,可以得到每个单位的长度为:
```
(max_num + 1000 - (min_num - 1000)) / 1 = max_num - min_num + 2000
```
因此,比例尺为1: (max_num - min_num + 2000)。
注意,这里的比例尺只是X轴的比例尺,Y轴的比例尺并未计算。
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举例说明怎么用python设置比例尺
在Python中,可以使用matplotlib库来绘制散点图,并设置比例尺。以下是一个简单的示例代码:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 数据范围
min_num = 100
max_num = 100000100
# 设置比例尺
x_min = min_num - 1000
x_max = max_num + 1000
y_min = 0
y_max = 1
# 生成数据点
data = [(num, 0.5) for num in [min_num, max_num]]
# 绘制散点图
fig, ax = plt.subplots()
ax.scatter(*zip(*data))
# 设置坐标轴范围和名称
ax.set_xlim([x_min, x_max])
ax.set_ylim([y_min, y_max])
ax.set_xlabel('Number')
ax.set_ylabel('Value')
plt.show()
```
这段代码会生成一个散点图,其中包含最小值和最大值两个数据点,它们在x轴上的位置分别为100和100000100。x轴的范围被设置为[100-1000, 100000100+1000],y轴的范围被设置为[0, 1]。你可以根据实际需求修改代码中的数据范围和比例尺。
举例说明怎么用python设置比例尺,使用pyecharts绘制散点图
在Python中,可以使用pyecharts库来绘制散点图,并设置比例尺。以下是一个简单的示例代码:
```python
from pyecharts.charts import Scatter
from pyecharts import options as opts
# 数据范围
min_num = 100
max_num = 100000100
# 设置比例尺
x_min = min_num - 1000
x_max = max_num + 1000
y_min = 0
y_max = 1
# 生成数据点
data = [(num, 0.5) for num in [min_num, max_num]]
# 绘制散点图
scatter = (
Scatter()
.add_xaxis([num for num, _ in data])
.add_yaxis("", [y for _, y in data])
.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
.set_global_opts(
xaxis_opts=opts.AxisOpts(
type_="value", min_=x_min, max_=x_max, name="Number"
),
yaxis_opts=opts.AxisOpts(
type_="value", min_=y_min, max_=y_max, name="Value"
),
)
)
scatter.render_notebook()
```
这段代码会生成一个散点图,其中包含最小值和最大值两个数据点,它们在x轴上的位置分别为100和100000100。x轴的范围被设置为[100-1000, 100000100+1000],y轴的范围被设置为[0, 1]。你可以根据实际需求修改代码中的数据范围和比例尺,以及添加其他的样式和配置。