我該如何用matplotlib按指數函數縮放Y軸

Question

我正在試圖用指數（？）Y軸創建一個matplotlib圖，就像我在下面嘲笑的那個假的一樣。對於我的數據，我想在接近最大Y值時分散這些值。當Y變得接近零時，我想壓縮這些值。

所有正常的「日誌」示例都會做相反的事情：當數值遠離零時，它們將壓縮值。當然，這就是'日誌'的作用。我怎樣才能創建一個指數（？）縮放？

Answer 1

我假設你的意思是X軸的，因爲你的模擬圖中，X軸是指數，而不是Y軸。

你可以做這樣的事情：

... 
ax = plt.subplot(111) 
ax.plot(Xs,Ys,color='blue',linewidth=2) 
.... 
xlabs = [pow(10,i) for i in range(0,6)] 
ax.set_xticklabels(xlabs) 
ax.set_xticks(xlabs) 

什麼，我這裏做的是手工創建6 x s的列表，其中每個被10^i代表，即10^1,10^2,...。這會將X刻度線標記爲正確，並標記爲[1, 10, 100, 1000, 10000, 100000]。如果您需要更多標籤，請更改6。

Answer 2

我不認爲它是直接可能的。但當然，你總是可以嘗試作弊。在我的例子我剛寫的東西在別的標籤：

import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np 

x = np.linspace(1, 40, 100); 
y = np.linspace(1, 4, 100); 

# Actually plot the exponential values 
plt.plot(x, np.e**y) 
ax = plt.gca() 

# Set x logaritmic 
ax.set_xscale('log') 

# Rewrite the y labels 
y_labels = np.linspace(min(y), max(y), 4) 
ax.set_yticks(np.e**y_labels) 
ax.set_yticklabels(y_labels) 

plt.show() 

其結果都是：

Answer 3

Matplotlib文檔創建新的軸標可用here。

matplotlib目前不包含指數縮放比例，但您可以使用example作爲您自己實現的起點。

Answer 4

這不完全一般，因爲定位器是硬編碼爲我的情況。但這對我有效。我必須創建一個名爲ExponentialScale的新規模，使用基數爲1.1的ma.power。太複雜了一個看似簡單的事情：

class ExponentialScale(mscale.ScaleBase): 
    name = 'expo' 
    base = 1.1 
    logbase = math.log(base) 

def __init__(self, axis, **kwargs): 
    mscale.ScaleBase.__init__(self) 
    self.thresh = None #thresh 

def get_transform(self): 
    return self.ExponentialTransform(self.thresh) 

def set_default_locators_and_formatters(self, axis): 
    # I could not get LogLocator to do what I wanted. I don't understand 
    # the docs about "subs" and the source was not clear to me. 
    # So I just spell out the lines I want: 
    major = [1, 5, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 25, 28, 30] + range(31,60) 
    axis.set_major_locator(ticker.FixedLocator(major)) 

class ExponentialTransform(mtransforms.Transform): 
    input_dims = 1 
    output_dims = 1 
    is_separable = True 

    def __init__(self, thresh): 
     mtransforms.Transform.__init__(self) 
     self.thresh = thresh 

    def transform_non_affine(self, a): 
     res = ma.power(ExponentialScale.base, a) 
     return res 

    def inverted(self): 
     return ExponentialScale.InvertedExponentialTransform(self.thresh) 

class InvertedExponentialTransform(mtransforms.Transform): 
    input_dims = 1 
    output_dims = 1 
    is_separable = True 

    def __init__(self, thresh): 
     mtransforms.Transform.__init__(self) 
     self.thresh = thresh 

    def transform_non_affine(self, a): 
     denom = np.repeat(ExponentialScale.logbase, len(a)) 
     return np.log(a)/denom 

    def inverted(self): 
     return ExponentialScale.ExponentialTransform(self.thresh) 

Answer 5

只需添加到這個代碼日誌規模：

plt.figure() 
ax = plt.subplot(111) 
ax.set_yscale('log') 

但是，如果你想有一個指數的規模，這個問題的答案是： link to question