Jacobi方法的纵坐标的对数标度图

Question

我必须编写Jacobi，Gauss Seidel和SOR方法来解析Ax = b。我们使用分解A = M-N。

对于Jacobi方法，例如，我们使用M = diag（A）和N = M-A。

我编写了一个函数

jacobi(A,b,Imax,err,x0)

使用矩阵A，列向量b，Jacobi方法的最大迭代次数Imax，公差误差。我使用了“停止测试”，其中是步骤k中的“残差”。

这是我的代码：

import numpy as np
import scipy.linalg as la

def jacobi(A,b,Imax,eps,x0):
    M=np.diag(np.diag(A))
    N=M-A
    r=np.dot(A,x0)-b
    x=x0
    i=0
    err=1+eps
    res=[]
    while ((i<Imax) and ((la.norm(r))>=eps)):
        x=np.dot(np.dot((la.inv(M)),N),x)+np.dot((la.inv(M)),b)
        r=np.dot(A,x)-b
        err = la.norm(r,2)
        res.append(err)
        i=i+1
    return (x,i,res)

和测试：

A=np.array([[2,0,0],[4,5.4,0],[7,8,9]])
x0=np.array([[1],[1],[1]])   
b=np.array([[20],[8],[7]])
print(jacobi(A,b,1000,10**(-3),x0))

现在，我必须在图表上（以纵坐标的对数标度）表示n函数中的值。

我想知道如何用对数标度来表示图形？我是Python初学者，我不知道如何表示图...我试着说清楚，对不起我的英语不好......

Answer 1

这是一些虚拟值的对数图

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

j = np.power(10,range(10))    # <--- here use your computed values instead

plt.plot(j)
plt.yscale('log')
plt.show()

如果您希望log-log也设置xscale。