如何在 jupyter notebook 的下图中修复我的情节？答案

【问题标题】：How to fix my plot in following graph in jupyter notebook?如何在 jupyter notebook 的下图中修复我的情节？
【发布时间】：2021-05-23 12:13:44
【问题描述】：

我正在尝试实现如下所示的图表：

我在 Microsoft Excel 中这样做了，但现在我试图在 Jupyter Notebook 中获得相同的结果，但我被卡住了，请指导我正确的方向：这是我尝试过的：

x_coordinates = [1000, 10000, 100000,250000,500000,1000000]

y1_coordinates = [0.016, 0.096, 0.9893,2.9166,9.2952,21.779]
y2_coordinates = [0.13, 15.215, 557.45,4768.842,55577.73,77777]
plt.xlabel('number of elements(n)') 
plt.plot(x_coordinates, y1_coordinates)

plt.ylabel('time in secs') 
plt.plot(x_coordinates, y2_coordinates)

但它没有给我确切的结果，到目前为止看起来像这样：

【问题讨论】：

标签： python excel matplotlib graph jupyter-notebook

【解决方案1】：

一个问题是 x 轴间距。 Excel 图表中的间距与数字之间的差异不成比例；它不是线性的或对数的。因此，您可以根据整数绘制 y 值，然后在之后重命名 ticks。见here：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure(figsize=(7,2))

x_coordinates = [1000, 10000, 100000,250000,500000,1000000]
x_positions = range(len(x_coordinates)) # get int positions

y1_coordinates = [0.016, 0.096, 0.9893,2.9166,9.2952,21.779]
y2_coordinates = [0.13, 15.215, 557.45,4768.842,55577.73,77777]

# plot against integers
plt.xlabel('number of elements(n)')
plt.plot(x_positions, y1_coordinates)

plt.ylabel('time in secs')
plt.plot(x_positions, y2_coordinates)

# relable with coordinates
plt.xticks(ticks=x_positions, labels=x_coordinates)

橙色曲线在 x=500000 时看起来仍然不同；但这似乎只是绘制的数据略有不同。

您也可以通过将x_coordinates 转换为字符串来实现类似的效果：

# this makes the same graph as above
import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure(figsize=(7,2)) # for size

x_coordinates = [1000, 10000, 100000,250000,500000,1000000]
x_coordinates = [str(i) for i in x_coordinates]

y1_coordinates = [0.016, 0.096, 0.9893,2.9166,9.2952,21.779]
y2_coordinates = [0.13, 15.215, 557.45,4768.842,55577.73,77777]

# plot against integers
plt.xlabel('number of elements(n)')
plt.plot(x_coordinates, y1_coordinates)

plt.ylabel('time in secs')
plt.plot(x_coordinates, y2_coordinates)

x轴下方有表格的东西比较独特；我不确定在matplotlib 中是否有一种简单的方法可以轻松实现这一点。如果这更多是您感兴趣的部分，您可以编辑您的问题/创建一个新问题（但 see this post 或 this example）。

【讨论】：

【解决方案2】：

您也可以使用以下代码实现此目的。

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.ticker import AutoMinorLocator, FormatStrFormatter

fig, ax = plt.subplots(1, 1)
x_coordinates = [1000, 10000, 100000,250000,500000,1000000]
y1_coordinates = [0.016, 0.096, 0.9893,2.9166,9.2952,21.779]
y2_coordinates = [0.13, 15.215, 557.45,4768.842,55577.73,77777]
fig.suptitle('Insertion Sort v/s Merge Sort', fontsize=14)
plt.xlabel('number of elements(n)') 
plt.ylabel('time in secs') 
plt.xscale('symlog')
plt.plot(x_coordinates, y1_coordinates,'b',lw=2)
plt.plot(x_coordinates, y2_coordinates,'orange',lw=2)
ax.xaxis.set_major_formatter(FormatStrFormatter("%.f")) # major axis formattter
plt.grid()

对于表格，我建议遵循@Tom 的建议。

【讨论】：