बनाने वर्ग matplotlib

Question

में log2 तराजू मैं matplotlib के साथ एक वर्ग अक्ष बिखराव साजिश करना चाहते हैं के साथ साजिश अक्ष। आम तौर पर set_scale("log") का उपयोग करना बहुत अच्छा काम करता है, लेकिन यह मुझे लॉग 10 तक सीमित करता है। मैं प्लॉट 2 में साजिश बनाना चाहता हूं। मैंने यहां समाधान देखा: How to produce an exponentially scaled axis?

लेकिन यह काफी जटिल है और यदि आपके पास आपके सरणी में 0 मान हैं, तो यह काम नहीं करता है। मैं बस अन्य numpy कार्यों की तरह उन लोगों को अनदेखा करना चाहता हूं।

उदाहरण के लिए:

log2scatter(data1, data2) 

जहां data1 और data2 0s शामिल x और y अक्ष पर एक लघुगणकीय पैमाने, लघुगणक दूरी पर टिक के साथ होना चाहिए। बस log10, log2 छोड़कर ...

धन्यवाद की तरह।

Answer 1

बस basex=2 या basey=2 निर्दिष्ट करें।

import matplotlib.pyplot as plt 

fig, ax = plt.subplots() 
ax.set_xscale('log', basex=2) 
ax.set_yscale('log', basey=2) 

ax.plot(range(1024)) 
plt.show() 

शून्य पार व्यवहार के लिए, क्या आप की बात कर रहे हैं "सममित प्रवेश करें" साजिश (यानी "symlog") है। जो भी इसके लायक है, डेटा फ़िल्टर नहीं किया गया है, यह सिर्फ 0 के पास एक रैखिक साजिश है और हर जगह लॉग प्लॉट है। यह वह स्तर है जो डेटा को बदलता है।

आम तौर पर आप सिर्फ ax.set_xscale('symlog', basex=2) करते हैं, लेकिन एक गैर 10 आधार का उपयोग कर symlog भूखंडों के लिए इस समय गाड़ी प्रतीत होता है।

संपादित करें: हे! बग क्लासिक गलती के कारण प्रतीत होता है: एक परिवर्तनीय डिफ़ॉल्ट तर्क का उपयोग करना।
मैंने एक बग रिपोर्ट दायर की है, लेकिन यदि आप इसे ठीक करने की तरह महसूस करते हैं, तो आपको SymmetricalLogLocator की विधि में , लाइन 1376 के आसपास, मामूली संपादन करने की आवश्यकता होगी।

इसके बजाय

def __init__(self, transform, subs=[1.0]): 
    self._transform = transform 
    self._subs = subs 
    ... 

को कुछ इसी तरह करने के लिए यह परिवर्तन की: बनाया कि परिवर्तन के साथ

def __init__(self, transform, subs=None): 
    self._transform = transform 
    if subs is None: 
     self._subs = [1.0] 
    else: 
     self._subs = subs 
    .... 

, यह उम्मीद करती है ...

import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np 

fig, ax = plt.subplots() 
ax.set_xscale('symlog', basex=2) 
ax.set_yscale('symlog', basey=2) 

x = np.arange(-1024, 1024) 
ax.plot(x, x) 

plt.show() 

Answer 2

आप plt.xscale का उपयोग कर रहे हैं, तो आप अभी भी basex, नहीं base निर्दिष्ट करना होगा:

plt.figure() 
plt.plot(x, y) 
plt.xscale('log', basex=2) 
plt.show()