在python中使用matplotlib绘制对数轴

我想使用matplotlib绘制一个对数轴的图形。

我一直在阅读文档，但无法弄清楚语法。我知道这可能'scale=linear'与plot参数类似，但是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()

您可以使用该Axes.set_yscale方法。这样，您可以在Axes创建对象后更改比例。这也将允许您构建一个控件，让用户根据需要选择比例。

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()

首先，混合pylab和pyplot编码不是很整洁。而且，pyplot样式比使用pylab更为可取。

这是一个仅使用pyplot函数的稍作清理的代码：

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，请用方法替换它Axes.set_yscale()。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'有什么区别？查看matplotlib提供的图形比例的一些示例。

您只需要使用符号学而不是情节：

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()

如果要更改对数的底数，只需添加：

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

我知道这有点不合时宜，因为一些评论提到这ax.set_yscale('log')是“最好的”解决方案，我认为可能是反驳。我不建议将其ax.set_yscale('log')用于直方图和条形图。在我的版本（0.99.1.1）中，我遇到了一些渲染问题-不确定此问题的普遍性。但是，bar和hist都具有可选参数，可以将y比例设置为log，这很好用。

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

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

因此，如果您只是像我经常那样使用简单的API（我在ipython中经常使用它），那么这很简单

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

希望这可以帮助寻找简单答案的人！:)。

您可以使用以下代码：

np.log(df['col_whose_log_you_need']).iplot(kind='histogram', bins=100,
                                   xTitle = 'log of col',yTitle ='Count corresponding to column',
                                   title='Distribution of log(col_whose_log_you_need)')