对数刻度

对数坐标轴图表的示例。

您可以通过向 set_xscale / set_yscale 传递“log”来将 x/y 轴设置为对数刻度。

便捷函数 semilogx、semilogy 和 loglog

由于在半对数或双对数刻度上绘制数据非常常见，函数 semilogx、semilogy 和 loglog 是设置刻度和绘制数据的快捷方式；例如 ax.semilogx(x, y) 等效于 ax.set_xscale('log'); ax.plot(x, y)。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

fig, (ax1, ax2, ax3) = plt.subplots(1, 3, layout='constrained', figsize=(7, 7/3))
# log x axis
t = np.arange(0.01, 10.0, 0.01)
ax1.semilogx(t, np.sin(2 * np.pi * t))
ax1.set(title='semilogx')
ax1.grid()
ax1.grid(which="minor", color="0.9")

# log y axis
x = np.arange(4)
ax2.semilogy(4*x, 10**x, 'o--')
ax2.set(title='semilogy')
ax2.grid()
ax2.grid(which="minor", color="0.9")

# log x and y axis
x = np.array([1, 10, 100, 1000])
ax3.loglog(x, 5 * x, 'o--')
ax3.set(title='loglog')
ax3.grid()
ax3.grid(which="minor", color="0.9")

其他底数的对数

默认情况下，对数刻度以 10 为底。可以通过 base 参数更改此设置。

fig, ax = plt.subplots()
ax.bar(["L1 cache", "L2 cache", "L3 cache", "RAM", "SSD"],
       [32, 1_000, 32_000, 16_000_000, 512_000_000])
ax.set_yscale('log', base=2)
ax.set_yticks([1, 2**10, 2**20, 2**30], labels=['kB', 'MB', 'GB', 'TB'])
ax.set_title("Typical memory sizes")
ax.yaxis.grid()

处理负值

非正值无法在对数刻度上显示。刻度有两种处理这些选项。要么屏蔽值，使其被忽略，要么将其裁剪为小的正值。哪种更合适取决于数据的类型和可视化方式。

以下示例包含负值的误差线。如果屏蔽这些值，误差线将消失，这是不希望的。相反，裁剪使值变为小的正值（但远低于所使用的刻度），以便误差线绘制到坐标轴的边缘。

x = np.linspace(0.0, 2.0, 10)
y = 10**x
yerr = 1.75 + 0.75*y

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, layout="constrained", figsize=(6, 3))
fig.suptitle("errorbars going negative")
ax1.set_yscale("log", nonpositive='mask')
ax1.set_title('nonpositive="mask"')
ax1.errorbar(x, y, yerr=yerr, fmt='o', capsize=5)

ax2.set_yscale("log", nonpositive='clip')
ax2.set_title('nonpositive="clip"')
ax2.errorbar(x, y, yerr=yerr, fmt='o', capsize=5)

plt.show()