matplotlib 散点图对数标度

cx6n0qe3  于 2023-05-23  发布在  其他
关注(0)|答案(2)|浏览(165)

在我的代码中,我取两个数据序列的对数并绘制它们。我想通过将x轴的每个刻度值提高到e的幂(自然对数的反对数)来更改它。
换句话说。我想画出这两个系列的对数,但x轴是水平的。

下面是我使用的代码。

from pylab import scatter
import pylab
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
from pandas import Series, DataFrame
import numpy as np

file_name = '/Users/joedanger/Desktop/Python/scatter_python.csv'

data = DataFrame(pd.read_csv(file_name))

y = np.log(data['o_value'], dtype='float64')
x = np.log(data['time_diff_day'], dtype='float64')

fig = plt.figure()
plt.scatter(x, y, c='blue', alpha=0.05, edgecolors='none')
fig.suptitle('test title', fontsize=20)
plt.xlabel('time_diff_day', fontsize=18)
plt.ylabel('o_value', fontsize=16)
plt.xticks([-8,-7,-6,-5,-4,-3,-2,-1,0,1,2,3,4])

plt.grid(True)
pylab.show()
wmtdaxz3

wmtdaxz31#

matplotlib为您记录日志:

fig = plt.figure()
ax = plt.gca()
ax.scatter(data['o_value'] ,data['time_diff_day'] , c='blue', alpha=0.05, edgecolors='none')
ax.set_yscale('log')
ax.set_xscale('log')

如果您使用的是相同大小和颜色的标记,则使用plot会更快

fig = plt.figure()
ax = plt.gca()
ax.plot(data['o_value'] ,data['time_diff_day'], 'o', c='blue', alpha=0.05, markeredgecolor='none')
ax.set_yscale('log')
ax.set_xscale('log')
vkc1a9a2

vkc1a9a22#

公认的答案有点过时了。至少pandas 0.25原生支持log轴:

# logarithmic X
df.plot.scatter(..., logx=True)
# logarithmic Y
df.plot.scatter(..., logy=True)
# both
df.plot.scatter(..., loglog=True)

相关问题