“ log”和“ symlog”有什么區別？

Question

在matplotlib中 ，我可以使用pyplot.xscale()或Axes.set_xscale()設置軸縮放比例。 這兩個函數都接受三種不同的比例： 'linear' | 'log' | 'symlog' 。

'log'和'symlog'什么'symlog' ？ 在我做的一次簡單測試中，它們看上去完全一樣。

我知道文檔說它們接受不同的參數，但是我仍然不了解它們之間的區別。 有人可以解釋一下嗎？ 如果有一些示例代碼和圖形，答案將是最好的！ （另：“符號”的名稱從何而來？）

Answer 1

我終於找到了一些時間來做一些實驗，以了解它們之間的區別。 這是我發現的：

• log僅允許使用正值，並允許您選擇如何處理負值（ mask或clip ）。
• symlog表示對稱log ，並允許正值和負值。
• symlog允許在繪圖中將范圍設置為零左右，而不是對數，而是線性的。

我認為，通過圖形和示例，一切都將變得更加容易理解，所以讓我們嘗試一下：

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)

為了完整起見，我使用以下代碼保存每個圖：

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

請記住，您可以使用以下方法更改圖形大小：

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

（如果您不知道我的回答我的問題，請閱讀本 ）

Answer 2

symlog類似於log，但是允許您定義一個接近零的值范圍，在該范圍內繪圖是線性的，以避免使繪圖趨於零附近的無窮大。

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

在對數圖中，永遠不會有零值，並且如果您的值接近零，它將從圖的底部向下（無限向下）尖峰，因為當您采用“ log（逼近零）”時，得到“接近負無窮大”。

symlog將在需要創建對數圖的情況下為您提供幫助，但是當該值有時可能下降到零或下降到零時，但是您仍然希望能夠以有意義的方式在圖上顯示該值。 如果您需要符號記錄，就可以知道。

Answer 3

這是必須使用符號日志時的行為示例：

初始圖，未縮放。 注意多少點聚集在x〜0

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

[ '

對數比例圖。 一切都崩潰了。

    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')

'

為什么會崩潰？ 由於x軸上的某些值非常接近或等於0。

符號比例圖。 一切都應有。

    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')