绘制对数轴

Question

我想使用 matplotlib 绘制一张带有一个对数轴的图。

我一直在阅读文档，但无法弄清楚语法。我知道这可能很简单，比如情节参数中的

'scale=linear'

，但我似乎无法正确理解

示例程序：

import pylab
import matplotlib.pyplot as plt
a = [pow(10, i) for i in range(10)]
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(2, 1, 1)

line, = ax.plot(a, color='blue', lw=2)
pylab.show()

Answer 1

您可以使用

Axes.set_yscale

方法。这允许您在创建

Axes

对象后更改比例。这还允许您构建一个控件，让用户在需要时选择比例。

要添加的相关行是：

ax.set_yscale('log')

您可以使用

'linear'

切换回线性刻度。您的代码如下所示：

import pylab
import matplotlib.pyplot as plt
a = [pow(10, i) for i in range(10)]
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(2, 1, 1)

line, = ax.plot(a, color='blue', lw=2)

ax.set_yscale('log')

pylab.show()

Answer 2

首先，混合

pylab

和

pyplot

代码不太整洁。更重要的是，pyplot 风格优于使用 pylab。

这是一个稍微清理过的代码，仅使用

pyplot

函数：

from matplotlib import pyplot

a = [ pow(10,i) for i in range(10) ]

pyplot.subplot(2,1,1)
pyplot.plot(a, color='blue', lw=2)
pyplot.yscale('log')
pyplot.show()

相关功能是

pyplot.yscale()

。如果您使用面向对象的版本，请用方法

Axes.set_yscale()

替换它。请记住，您还可以使用

pyplot.xscale()

（或

Axes.set_xscale()

）更改 X 轴的比例。

检查我的问题“log”和“symlog”之间有什么区别？查看 matplotlib 提供的图形比例的一些示例。

Answer 3

如果你想改变对数的底数，只需添加：

plt.yscale('log',base=2) 

在 Matplotlib 3.3 之前，您必须使用 basex/basey 作为 log 的基础

Answer 4

您只需使用 semilogy 而不是情节：

from pylab import *
import matplotlib.pyplot  as pyplot
a = [ pow(10,i) for i in range(10) ]
fig = pyplot.figure()
ax = fig.add_subplot(2,1,1)

line, = ax.semilogy(a, color='blue', lw=2)
show()

Answer 5

我知道这有点偏离主题，因为一些评论提到

ax.set_yscale('log')

是“最好的”解决方案，我认为可能需要反驳。我不建议使用

ax.set_yscale('log')

来绘制直方图和条形图。在我的版本（0.99.1.1）中，我遇到了一些渲染问题 - 不确定这个问题有多普遍。然而 bar 和 hist 都有可选参数来将 y 尺度设置为日志，这可以正常工作。

参考资料： http://matplotlib.org/api/pyplot_api.html#matplotlib.pyplot.bar

http://matplotlib.org/api/pyplot_api.html#matplotlib.pyplot.hist

Answer 6

因此，如果您只是使用不复杂的 API，就像我经常使用的那样（我在 ipython 中经常使用它），那么这就是简单的

yscale('log')
plot(...)

希望这可以帮助那些寻找简单答案的人！ :).

Answer 7

本页提供了一些方法（semilogx、semilogy、loglog），但它们在幕后都执行相同的操作，即调用

set_xscale('log')

（对于 x 轴）和

set_yscale('log') 

（对于 y 轴）。此外，

plt.yscale

/

plt.scale

是状态机中的函数，它们调用当前 Axes 对象上的

set_yscale

/

set_xscale

。即使对于条形图（以及直方图，因为它们只是条形图），

log=True

参数也会根据条形方向调用

set_yscale('log')

/

set_xscale('log')

。

所以无论你使用哪一个，它们最终都会调用相同的方法。顺便说一句，除了能够选择日志的基础之外，您还可以在同一函数调用中设置次要刻度位置（使用

subs

kwarg）。

data = np.random.choice(np.logspace(-0.5, 1, base=20), 10)
plt.plot(data)
plt.yscale('log', base=10, subs=[10**x for x in (0.25, 0.5, 0.75)], nonpositive='mask')
#                          ^^^ <-- 3 equal-spaced minor ticks       ^^^^ mask invalid values