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使用python中的matplotlib绘制对数轴

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我想使用matplotlib绘制一个具有一个对数轴的图形 .

我've been reading the docs, but can' t弄清楚了语法 . 我知道它可能在情节参数中像 'scale=linear' 一样简单，但我似乎无法正确对待

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()
python matplotlib scale logarithm

6 回答

  • 242

    你只需要使用semilogy而不是plot：

    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()
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  • 291

    如果要更改对数的基数，只需添加：

    plt.yscale('log',basey=2) 
# where basex or basey are the bases of log
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  • 8

    首先，混合 pylab 和 pyplot 代码并不是很整洁 . 更重要的是，pyplot style is preferred over using pylab .

    这是一个略微清理的代码，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() . 如果使用面向对象的版本，请使用方法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 .

    查看我的问题What is the difference between ‘log’ and ‘symlog’?，查看matplotlib提供的图表比例的几个示例 .

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  • 5

    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(...)

    希望这有助于寻找简单答案的人！ :) .

    回复于
  • 11

    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 . 这也可以让你构建一个控件，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 . 这是您的代码的样子：

    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()
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  • 58

    我知道这有点偏离主题，因为有些评论提到 ax.set_yscale('log') 是"nicest"解决方案，我认为可能是应该的反驳 . 我不建议使用 ax.set_yscale('log') 作为直方图和条形图 . 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 . 但是bar和hist都有可选的参数来将y-scale设置为log，这样可以正常工作 .

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

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

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