'log'和'symlog'有什么区别？

Question

在matplotlib中，我可以使用pyplot.xscale()或Axes.set_xscale()设置轴缩放。这两个函数都接受三种不同的标度：'linear' | 'log' | 'symlog'。

'log'和'symlog'之间有什么区别？在我做过的简单测试中，它们看起来完全相同。

我知道文档说它们接受不同的参数，但我仍然不理解它们之间的区别。有人可以解释一下吗？如果它有一些示例代码和图形，答案将是最好的！ （另外：'symlog'这个名字来自哪里？）

Answer 1

我终于找到了一些时间做一些实验，以了解它们之间的区别。这是我发现的：

• log仅允许正值，并允许您选择如何处理否定值（mask或clip）。
• symlog表示对称日志，并允许正值和负值。
• symlog允许在图中设置零范围内的范围将是线性的而不是对数的。

我认为使用图形和示例可以更容易理解所有内容，所以让我们尝试一下：

import numpy
from matplotlib import pyplot

# Enable interactive mode
pyplot.ion()

# Draw the grid lines
pyplot.grid(True)

# Numbers from -50 to 50, with 0.1 as step
xdomain = numpy.arange(-50,50, 0.1)

# Plots a simple linear function 'f(x) = x'
pyplot.plot(xdomain, xdomain)
# Plots 'sin(x)'
pyplot.plot(xdomain, numpy.sin(xdomain))

# 'linear' is the default mode, so this next line is redundant:
pyplot.xscale('linear')

# How to treat negative values?
# 'mask' will treat negative values as invalid
# 'mask' is the default, so the next two lines are equivalent
pyplot.xscale('log')
pyplot.xscale('log', nonposx='mask')

# 'clip' will map all negative values a very small positive one
pyplot.xscale('log', nonposx='clip')

# 'symlog' scaling, however, handles negative values nicely
pyplot.xscale('symlog')

# And you can even set a linear range around zero
pyplot.xscale('symlog', linthreshx=20)

为了完整起见，我使用以下代码保存每个数字：

# Default dpi is 80
pyplot.savefig('matplotlib_xscale_linear.png', dpi=50, bbox_inches='tight')

请记住，您可以使用以下方法更改数字大小：

fig = pyplot.gcf()
fig.set_size_inches([4., 3.])
# Default size: [8., 6.]

（如果您不确定我是否回答了我自己的问题，请阅读this）

Answer 2

symlog 类似于日志，但允许您定义接近于零的值范围，其中绘图是线性的，以避免绘图在零附近变为无穷大。

来自http://matplotlib.sourceforge.net/api/axes_api.html#matplotlib.axes.Axes.set_xscale

在日志图中，你永远不会有一个零值，如果你的值接近于零，它将从你的图表底部向下（无限向下），因为当你取“log（接近零） ）“你得到”接近负无穷大“。

symlog可以帮助你在你想要有一个日志图的情况下，但是当值有时可能会向下或向零时，但你仍然希望能够在图上显示一个有意义的办法。如果你需要symlog，你就会知道。

Answer 3

以下是在需要符号记录时的行为示例：

初始图，未缩放。注意有多少点聚集在x〜0

    ax = sns.scatterplot(x= 'Score', y ='Total Amount Deposited', data = df, hue = 'Predicted Category')

[ '

对数比例绘制的图。一切都崩溃了。

    ax = sns.scatterplot(x= 'Score', y ='Total Amount Deposited', data = df, hue = 'Predicted Category')

    ax.set_xscale('log')
    ax.set_yscale('log')
    ax.set(xlabel='Score, log', ylabel='Total Amount Deposited, log')

'

为什么它崩溃了？由于x轴上的某些值非常接近或等于0。

符号比例图。一切都照应做。

    ax = sns.scatterplot(x= 'Score', y ='Total Amount Deposited', data = df, hue = 'Predicted Category')

    ax.set_xscale('symlog')
    ax.set_yscale('symlog')
    ax.set(xlabel='Score, symlog', ylabel='Total Amount Deposited, symlog')