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python做对数函数图 python里的对数函数

IT技术plotly

如何使用python中的math首先，导入math函数库 。
一、计算平方根
输入一个数值 ， 保存在变量n中 。
相关推荐：《Python基础教程》
用函数sqrt，计算变量平方根python做对数函数图的值 。
二、计算幂
可以用函数exp，计算epython做对数函数图的x次幂 。
三、计算对数
设置两个数 ， 保存在变量n和a中 。
接着，用log函数计算以a为基数n的对数 。
运行程序 ， 其结果如下图所示 。
强烈推荐一款Python可视化神器！强烈必备！Plotly Express 是一个新python做对数函数图的高级 Python 可视化库：它是 Plotly.py 的高级封装 ， 它为复杂的图表提供了一个简单的语法 。
受 Seaborn 和 ggplot2 的启发，它专门设计为具有简洁，一致且易于学习的 API ：只需一次导入，您就可以在一个函数调用中创建丰富的交互式绘图，包括分面绘图（faceting）、地图、动画和趋势线 。它带有数据集、颜色面板和主题，就像 Plotly.py 一样 。
Plotly Express 完全免费：凭借其宽松的开源 MIT 许可证，您可以随意使用它（是的，甚至在商业产品中?。?。
最重要的是，Plotly Express 与 Plotly 生态系统的其他部分完全兼容：在您的 Dash 应用程序中使用它，使用 Orca 将您的数据导出为几乎任何文件格式，或使用JupyterLab 图表编辑器在 GUI 中编辑它们！
用 pip install plotly_express 命令可以安装 Plotly Express 。
一旦导入Plotly Express（通常是 px ），大多数绘图只需要一个函数调用，接受一个整洁的Pandas dataframe，并简单描述python做对数函数图你想要制作的图 。如果python做对数函数图你想要一个基本的散点图 ， 它只是 px.scatter（data，x =“column_name” ， y =“column_name”） 。
以下是内置的 Gapminder 数据集的示例 ， 显示2007年按国家/地区的人均预期寿命和人均GDP 之间的趋势：
如果你想通过大陆区分它们，你可以使用 color 参数为你的点着色，由 px 负责设置默认颜色，设置图例等：
这里的每一点都是一个国家，所以也许python做对数函数图我们想要按国家人口来衡量这些点...... 没问题：这里也有一个参数来设置，它被称为 size：
如果你好奇哪个国家对应哪个点？ 可以添加一个 hover_name，您可以轻松识别任何一点：只需将鼠标放在您感兴趣的点上即可！ 事实上，即使没有 hover_name ，整个图表也是互动的：
也可以通过 facet_col =”continent“ 来轻松划分各大洲，就像着色点一样容易 ， 并且让我们使用 x轴 对数（log_x）以便在我们在图表中看的更清晰：
也许你不仅仅对 2007年 感兴趣，而且你想看看这张图表是如何随着时间的推移而演变的 。可以通过设置 animation_frame=“year” （以及 animation_group =“country” 来标识哪些圆与控制条中的年份匹配）来设置动画 。
在这个最终版本中，让我们在这里调整一些显示 ， 因为像“gdpPercap” 这样的文本有点难看 ， 即使它是我们的数据框列的名称 。我们可以提供更漂亮的“标签” （labels） ， 可以在整个图表、图例、标题轴和悬停（hovers）中应用 。我们还可以手动设置边界 ， 以便动画在整个过程中看起来更棒：
因为这是地理数据，我们也可以将其表示为动画地图，因此这清楚地表明 Plotly Express 不仅仅可以绘制散点图（不过这个数据集缺少前苏联的数据） 。
事实上，Plotly Express 支持三维散点图、三维线形图、极坐标和地图上三元坐标以及二维坐标 。条形图（Bar）有二维笛卡尔和极坐标风格 。
进行可视化时，您可以使用单变量设置中的直方图（histograms）和箱形图（box）或小提琴图（violin plots），或双变量分布的密度等高线图（density contours） 。大多数二维笛卡尔图接受连续或分类数据，并自动处理日期/时间数据 。可以查看我们的图库 (ref-3) 来了解每个图表的例子 。
数据 探索 的主要部分是理解数据集中值的分布，以及这些分布如何相互关联 。Plotly Express 有许多功能来处理这些任务 。
使用直方图（histograms），箱形图（box）或小提琴图（violin plots）可视化单变量分布：
直方图：
箱形图：
小提琴图：
还可以创建联合分布图（marginal rugs），使用直方图，箱形图（box）或小提琴来显示双变量分布，也可以添加趋势线 。Plotly Express 甚至可以帮助你在悬停框中添加线条公式和R2值！ 它使用 statsmodels 进行普通最小二乘（OLS）回归或局部加权散点图平滑（LOWESS） 。
在上面的一些图中你会注意到一些不错的色标 。在 Plotly Express 中，px.colors 模块包含许多有用的色标和序列：定性的、序列型的、离散的、循环的以及所有您喜欢的开源包：ColorBrewer、cmocean 和 Carto。我们还提供了一些功能来制作可浏览的样本供您欣赏（ref-3）：
定性的颜色序列：
众多内置顺序色标中的一部分：
我们特别为我们的交互式多维图表感到自豪，例如散点图矩阵（SPLOMS）、平行坐标和我们称之为并行类别的并行集 。通过这些，您可以在单个图中可视化整个数据集以进行数据 探索。在你的Jupyter 笔记本中查看这些单行及其启用的交互：
散点图矩阵（SPLOM）允许您可视化多个链接的散点图：数据集中的每个变量与其他变量的关系 。数据集中的每一行都显示为每个图中的一个点 。你可以进行缩放、平移或选择操作，你会发现所有图都链接在一起！
平行坐标允许您同时显示3个以上的连续变量 。dataframe 中的每一行都是一行 。您可以拖动尺寸以重新排序它们并选择值范围之间的交叉点 。
并行类别是并行坐标的分类模拟：使用它们可视化数据集中多组类别之间的关系 。
Plotly Express 之于 Plotly.py 类似 Seaborn 之于 matplotlib：Plotly Express 是一个高级封装库，允许您快速创建图表，然后使用底层 API 和生态系统的强大功能进行修改 。对于Plotly 生态系统 ， 这意味着一旦您使用 Plotly Express 创建了一个图形，您就可以使用Themes，使用 FigureWidgets 进行命令性编辑 ， 使用 Orca 将其导出为几乎任何文件格式，或者在我们的 GUI JupyterLab 图表编辑器中编辑它。
主题（Themes）允许您控制图形范围的设置，如边距、字体、背景颜色、刻度定位等 。您可以使用模板参数应用任何命名的主题或主题对象：
有三个内置的 Plotly 主题可以使用，分别是 plotly， plotlywhite 和 plotlydark 。
px 输出继承自 Plotly.py 的 Figure 类 ExpressFigure 的对象，这意味着你可以使用任何 Figure 的访问器和方法来改变 px生成的绘图 。例如，您可以将 .update（） 调用链接到 px 调用以更改图例设置并添加注释 。.update（） 现在返回修改后的数字，所以你仍然可以在一个很长的 Python 语句中执行此操作：
在这里，在使用 Plotly Express 生成原始图形之后，我们使用 Plotly.py 的 API 来更改一些图例设置并添加注释 。
Dash 是 Plotly 的开源框架 ， 用于构建具有 Plotly.py 图表的分析应用程序和仪表板 。Plotly Express 产生的对象与 Dash 100％兼容，只需将它们直接传递到 dash_core_components.Graph，如下所示： dcc.Graph（figure = px.scatter（...）） 。这是一个非常简单的 50行 Dash 应用程序的示例，它使用 px 生成其中的图表：
这个 50 行的 Dash 应用程序使用 Plotly Express 生成用于浏览数据集的 UI。
可视化数据有很多原因：有时您想要提供一些想法或结果，并且您希望对图表的每个方面施加很多控制 ， 有时您希望快速查看两个变量之间的关系 。这是交互与 探索 的范畴 。
Plotly.py 已经发展成为一个非常强大的可视化交互工具：它可以让你控制图形的几乎每个方面，从图例的位置到刻度的长度 。不幸的是，这种控制的代价是冗长的：有时可能需要多行 Python 代码才能用 Plotly.py 生成图表 。
我们使用 Plotly Express 的主要目标是使 Plotly.py 更容易用于 探索 和快速迭代 。
我们想要构建一个库 ， 它做出了不同的权衡：在可视化过程的早期牺牲一些控制措施来换取一个不那么详细的 API，允许你在一行 Python 代码中制作各种各样的图表 。然而，正如我们上面所示，该控件并没有消失：你仍然可以使用底层的 Plotly.py 的 API 来调整和优化用 Plotly Express 制作的图表 。
支持这种简洁 API 的主要设计决策之一是所有 Plotly Express 的函数都接受“整洁”的 dataframe 作为输入 。每个 Plotly Express 函数都体现了dataframe 中行与单个或分组标记的清晰映射，并具有图形启发的语法签名，可让您直接映射这些标记的变量，如 x 或 y 位置、颜色、大小、 facet-column 甚至是 动画帧到数据框（dataframe）中的列 。当您键入 px.scatter（data ， x ='col1'，y='col2'） 时，Plotly Express 会为数据框中的每一行创建一个小符号标记 - 这就是 px.scatter 的作用 - 并将 “col1” 映射到 x 位置（类似于 y 位置） 。这种方法的强大之处在于它以相同的方式处理所有可视化变量：您可以将数据框列映射到颜色，然后通过更改参数来改变您的想法并将其映射到大小或进行行分面（facet-row） 。
接受整个整洁的 dataframe 的列名作为输入（而不是原始的 numpy 向量）也允许 px 为你节省大量的时间，因为它知道列的名称，它可以生成所有的 Plotly.py 配置用于标记图例、轴、悬停框、构面甚至动画帧 。但是，如上所述，如果你的 dataframe 的列被笨拙地命名，你可以告诉 px 用每个函数的 labels 参数替换更好的 。
仅接受整洁输入所带来的最终优势是它更直接地支持快速迭代：您整理一次数据集，从那里可以使用 px 创建数十种不同类型的图表 ， 包括在 SPLOM 中可视化多个维度 、使用平行坐标、在地图上绘制，在二维、三维极坐标或三维坐标中使用等，所有这些都不需要重塑您的数据！
在 API 级别，我们在 px 中投入了大量的工作，以确保所有参数都被命名，以便在键入时最大限度地发现：所有 scatter -类似的函数都以 scatter 开头（例如 scatter_polar，scatter_ternary）所以你可以通过自动补全来发现它们 。我们选择拆分这些不同的散点图函数 ， 因此每个散点图函数都会接受一组定制的关键字参数，特别是它们的坐标系 。也就是说，共享坐标系的函数集（例如 scatter， line ＆ bar，或 scatter_polar， line_polar 和 bar_polar ）也有相同的参数，以最大限度地方便学习 。我们还花了很多精力来提出简短而富有表现力的名称，这些名称很好地映射到底层的 Plotly.py 属性，以便于在工作流程中稍后调整到交互的图表中 。
最后，Plotly Express 作为一个新的 Python 可视化库，在 Plotly 生态系统下，将会迅速发展 。所以不要犹豫，立即开始使用 Plotly Express 吧！
python 如何设置对数坐标请问同学是使用matlpot画图是么？
绘制对数坐标图的函数有三个：semilogx()、semilogy()和loglog(),它们分别绘制X轴为对数坐标、Y轴为对数坐标以及两个轴都为对数坐标时的图表 。
希望能够帮到你~
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