绘制对数轴

Question

我想使用 matplotlib 绘制一张带有一个对数轴的图。

示例程序：

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

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

Answer 1

您可以使用 Axes.set_yscale< /a> 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'线性'切换回线性比例。 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()

相关函数是 pyplot.yscale()。 如果您使用面向对象的版本，请将其替换为方法 <代码>Axes.set_yscale()。 请记住，您还可以使用 pyplot 更改 X 轴的比例.xscale() （或 <代码>Axes.set_xscale()）。

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，你必须使用 basex/basey 作为 log 的底数

Answer 4

您只需使用 semilogy 而不是绘图：

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

< a href="http://matplotlib.org/api/pyplot_api.html#matplotlib.pyplot.hist">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），那么这只是

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

希望这可以帮助那些寻找简单答案的人！ :)。

Answer 7

此页面上给出了一些方法（ semilogx，符号学，loglog)但它们都在幕后做同样的事情，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set_yscale/set_xscale 当前 Axes 对象。 即使对于条形图（以及直方图，因为它们只是条形图），log=True 参数根据条形方向调用 set_yscale('log')/set_xscale('log')。

因此，无论您使用哪一个，它们最终都会调用相同的方法。 顺便说一下，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