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我有一个使用 Matplotlib 创建对数图的函数。

我想让 Matplotlib 在 y 轴上的最高/最低数据点之外绘制一个 y 轴刻度步长，所以在下面的图中，我希望将 y 轴限制设置(1e-9, 1e-6)为下一个最低/最高使用默认值base10 记录步骤（箭头指向这些所需的限制）。虽然我可以通过每次使用绘制的数据计算下一个最低/最高步骤并手动设置限制来做到这一点，但我想知道是否可以在例如LogLocator或其他地方设置一些选项以自动执行此操作，理想情况下以某种方式这与轴缩放（对数或线性）或当前LogLocator的base.

一个简单的例子如下：

我想在哪里更换 xticks。到目前为止，我尝试的一切都失败了：

以上均未显示任何效果。我的目标是用自定义的刻度（字符串或整数）替换刻度。所以它应该只有 2 而不是 2 x 10⁰。其他 xticks 类似。

我有一个带有两个对数刻度的子图的图。我也想绘制次要刻度。即使我从 Stack Overflow 应用了不同的解决方案，我的身材看起来并不像我想要的那样。

我修改的解决方案之一来自ImportanceOfBeingErnest，代码如下所示：

我得到的情节如下。如您所见，次要刻度仅出现在 x 轴上ax1。

如何在两个子图中和两个轴（x 和 y）中设置次要刻度？

太感谢了。

我正在尝试重现已知的拟合结果（在期刊论文中报告）：将幂律模型应用于数据。从下面的图 A 中可以看出，我能够通过使用已知的最佳拟合参数来重现结果。

< Plot-A：来自文献的已知结果 >

但是，我无法自己重新推导最佳拟合参数。

< Plot-B：curve_fit 和 lmfit 的不正确拟合 >

案例A返回，

OptimizeWarning: Covariance of the parameters could not be estimated（如果我省略了几个初始数据点，拟合会返回一些不错的结果，但仍与已知的最佳拟合结果不同）。 编辑：现在，我这次只是发现了新的附加错误消息.. : (1) RuntimeWarning: overflow encountered in power (2)RuntimeWarning: invalid value encountered in power

case-B（初始猜测更接近最佳拟合参数）返回，

RuntimeError: Optimal parameters not found: Number of calls to function has reached maxfev = 5000. 如果我将 maxfev 设置得更高以考虑此错误消息，则拟合有效但返回不正确的结果（与最佳拟合结果相比非常错误的拟合）。

以下代码计算并绘制图形的拟合。问题是每次我都必须自己找到坡度变化的地方。见下图：

有没有办法自动找到它？

我需要一些帮助来理解这一点。我观看了这个 YouTube 视频（https://www.youtube.com/watch?v=q5pwy1NZqbM），它展示了如何在对数图上绘制导数近似误差。我得到了最终图表显示的内容，但我不确定脚本的 for 循环中发生了什么。这是完整的脚本：

for 循环真的让我很困惑。这是我习惯的：

我从未见过一个 for 循环说“for index, i in enumerate(x):” 为什么它说“for index”而不是“for i in range”？什么是枚举？以及如何将其转换为我更熟悉的 for 循环？

我需要使用 Matplotlib 绘制一个 loglog 直方图（bot x 和 y 以 log10 比例），但以下代码没有显示我想要的输出：

我想要的输出是一个直方图，其中 x=np.log10(x) 和等效 y=np.log10(y)，其中 y 中的每个元素是每个 bin 的高度。我什至尝试使用条形图，但我无法解决重叠箱的问题：

为什么这不一样？

和

浓度为零，这就是我在 x2 中排除它的原因。

你能帮助我吗？

我是 python 新手，我正在尝试创建一个 LogLogPlot，类似于下图中的那个：

如上图所示，该图基于等式 y=x^2/(e^x +1)。

我找到了https://matplotlib.org/3.1.1/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.loglog.html，但这对我来说没有多大意义。

我还尝试了链接中显示的代码：pyplot: loglog() with base e并更改了“y”的表达式，但是轴以指数形式编写，我的目标是使轴以实数形式编写数字，如图所示。代码如下所示：

但这并没有给我与上面相同的情节。

我尝试通过导入 Excel 文件来绘制对数对数图来绘制图表。

这是我的代码，但似乎我没有做对。