Python中openpyxl如何實現(xiàn)坐標軸范圍和對數(shù)縮放？這個問題可能是我們?nèi)粘W習或工作經(jīng)常見到的。希望通過這個問題能讓你收獲頗深。下面是小編給大家?guī)淼膮⒖純?nèi)容，讓我們一起來看看吧！

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坐標軸最小和大值

為了在圖表上顯示特定區(qū)域，可以手動設置坐標軸的最小值和大值。

   from openpyxl import Workbook
    from openpyxl.chart import (
        ScatterChart,
        Reference,
        Series,
    )
    
    wb = Workbook()
    ws = wb.active
    
    ws.append(['X', '1/X'])
    for x in range(-10, 11):
        if x:
            ws.append([x, 1.0 / x])
    
    chart1 = ScatterChart()
    chart1.title = "Full Axes"
    chart1.x_axis.title = 'x'
    chart1.y_axis.title = '1/x'
    chart1.legend = None
    
    chart2 = ScatterChart()
    chart2.title = "Clipped Axes"
    chart2.x_axis.title = 'x'
    chart2.y_axis.title = '1/x'
    chart2.legend = None
    
    chart2.x_axis.scaling.min = 0
    chart2.y_axis.scaling.min = 0
    chart2.x_axis.scaling.max = 11
    chart2.y_axis.scaling.max = 1.5
    
    x = Reference(ws, min_col=1, min_row=2, max_row=22)
    y = Reference(ws, min_col=2, min_row=2, max_row=22)
    s = Series(y, xvalues=x)
    chart1.append(s)
    chart2.append(s)
    
    ws.add_chart(chart1, "C1")
    ws.add_chart(chart2, "C15")
    
    wb.save("minmax.xlsx")

在某些情況下，如上面代碼所示，設置坐標軸范圍實際上等同于顯示數(shù)據(jù)的子范圍。對于大型數(shù)據(jù)集，使用Excel或者Open/Libre Office來繪制散點圖（可能還有其他）時，選擇數(shù)據(jù)子集方式要比設置坐標軸范圍的速度更快。

對數(shù)縮放

x軸和y軸都可以對數(shù)縮放。對數(shù)的基可以設置為任何有效的浮點。如果x軸按對數(shù)縮放，則將丟棄區(qū)域中的負值。

   from openpyxl import Workbook
    from openpyxl.chart import (
        ScatterChart,
        Reference,
        Series,
    )
    import math
    
    wb = Workbook()
    ws = wb.active
    
    ws.append(['X', 'Gaussian'])
    for i, x in enumerate(range(-10, 11)):
        ws.append([x, "=EXP(-(($A${row}/6)^2))".format(row = i + 2)])
    
    chart1 = ScatterChart()
    chart1.title = "No Scaling"
    chart1.x_axis.title = 'x'
    chart1.y_axis.title = 'y'
    chart1.legend = None
    
    chart2 = ScatterChart()
    chart2.title = "X Log Scale"
    chart2.x_axis.title = 'x (log10)'
    chart2.y_axis.title = 'y'
    chart2.legend = None
    chart2.x_axis.scaling.logBase = 10
    
    chart3 = ScatterChart()
    chart3.title = "Y Log Scale"
    chart3.x_axis.title = 'x'
    chart3.y_axis.title = 'y (log10)'
    chart3.legend = None
    chart3.y_axis.scaling.logBase = 10
    
    chart4 = ScatterChart()
    chart4.title = "Both Log Scale"
    chart4.x_axis.title = 'x (log10)'
    chart4.y_axis.title = 'y (log10)'
    chart4.legend = None
    chart4.x_axis.scaling.logBase = 10
    chart4.y_axis.scaling.logBase = 10
    
    chart5 = ScatterChart()
    chart5.title = "Log Scale Base e"
    chart5.x_axis.title = 'x (ln)'
    chart5.y_axis.title = 'y (ln)'
    chart5.legend = None
    chart5.x_axis.scaling.logBase = math.e
    chart5.y_axis.scaling.logBase = math.e
    
    x = Reference(ws, min_col=1, min_row=2, max_row=22)
    y = Reference(ws, min_col=2, min_row=2, max_row=22)
    s = Series(y, xvalues=x)
    chart1.append(s)
    chart2.append(s)
    chart3.append(s)
    chart4.append(s)
    chart5.append(s)
    
    ws.add_chart(chart1, "C1")
    ws.add_chart(chart2, "I1")
    ws.add_chart(chart3, "C15")
    ws.add_chart(chart4, "I15")
    ws.add_chart(chart5, "F30")
    
    wb.save("log.xlsx")

這將生成五個類似的圖表：

五張圖使用了相同的數(shù)據(jù)。其中，第一個圖未縮放，第二和三張圖分別縮放了X和Y軸，第四張圖XY軸均進行了縮放，對數(shù)基數(shù)設置為10；最后的圖表XY軸均進行了縮放，但對數(shù)的底設置為e。

軸線方向

坐標軸可以正常顯示，也可以反向顯示。

軸方向由orientation屬性控制，minMax表示正向，maxMin表示反向。

   from openpyxl import Workbook
    from openpyxl.chart import (
        ScatterChart,
        Reference,
        Series,
    )
    
    wb = Workbook()
    ws = wb.active
    
    ws["A1"] = "Archimedean Spiral"
    ws.append(["T", "X", "Y"])
    for i, t in enumerate(range(100)):
        ws.append([t / 16.0, "=$A${row}*COS($A${row})".format(row = i + 3),
                             "=$A${row}*SIN($A${row})".format(row = i + 3)])
    
    chart1 = ScatterChart()
    chart1.title = "Default Orientation"
    chart1.x_axis.title = 'x'
    chart1.y_axis.title = 'y'
    chart1.legend = None
    
    chart2 = ScatterChart()
    chart2.title = "Flip X"
    chart2.x_axis.title = 'x'
    chart2.y_axis.title = 'y'
    chart2.legend = None
    chart2.x_axis.scaling.orientation = "maxMin"
    chart2.y_axis.scaling.orientation = "minMax"
    
    chart3 = ScatterChart()
    chart3.title = "Flip Y"
    chart3.x_axis.title = 'x'
    chart3.y_axis.title = 'y'
    chart3.legend = None
    chart3.x_axis.scaling.orientation = "minMax"
    chart3.y_axis.scaling.orientation = "maxMin"
    
    chart4 = ScatterChart()
    chart4.title = "Flip Both"
    chart4.x_axis.title = 'x'
    chart4.y_axis.title = 'y'
    chart4.legend = None
    chart4.x_axis.scaling.orientation = "maxMin"
    chart4.y_axis.scaling.orientation = "maxMin"
    
    x = Reference(ws, min_col=2, min_row=2, max_row=102)
    y = Reference(ws, min_col=3, min_row=2, max_row=102)
    s = Series(y, xvalues=x)
    chart1.append(s)
    chart2.append(s)
    chart3.append(s)
    chart4.append(s)
    
    ws.add_chart(chart1, "D1")
    ws.add_chart(chart2, "J1")
    ws.add_chart(chart3, "D15")
    ws.add_chart(chart4, "J15")
    
    wb.save("orientation.xlsx")

這將生成四個圖表，其中每個可能的方向組合的軸如下所示：

感謝各位的閱讀！看完上述內(nèi)容，你們對Python中openpyxl如何實現(xiàn)坐標軸范圍和對數(shù)縮放大概了解了嗎？希望文章內(nèi)容對大家有所幫助。如果想了解更多相關文章內(nèi)容，歡迎關注創(chuàng)新互聯(lián)-成都網(wǎng)站建設公司行業(yè)資訊頻道。

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