'log‘和'symlog’有什么区别？
在matplotlib中，我可以使用pyplot.xscale()或Axes.set_xscale()设置轴缩放。这两个函数都接受三种不同的尺度：'linear' | 'log' | 'symlog'。
'log'和'symlog'有什么区别？在我做的一个简单的测试中，它们看起来完全一样。
我知道文档上说它们接受不同的参数，但我仍然不明白它们之间的区别。有人能解释一下吗？答案将是最好的，如果它有一些示例代码和图形！(还有：“symlog”这个名字是从哪里来的？)
回答 3
Stack Overflow用户
发布于 2010-08-18 22:29:31
我终于抽出时间做了一些实验，以了解它们之间的区别。这是我的发现：
log只允许正值，并允许您选择如何处理负值(clip).symlog或mask表示对称对数，允许正负values.symlog允许在绘图内设置围绕零的范围将是线性的，而不是logarithmic.
我认为有了图形和示例，一切都会变得更容易理解，所以让我们尝试一下：
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)
为了完整起见，我使用了以下代码来保存每个图形：
# Default dpi is 80
pyplot.savefig('matplotlib_xscale_linear.png', dpi=50, bbox_inches='tight')请记住，您可以使用以下命令更改图形大小：
fig = pyplot.gcf()
fig.set_size_inches([4., 3.])
# Default size: [8., 6.](如果你不确定我是否回答了自己的问题，请阅读this)
Stack Overflow用户
发布于 2010-07-22 12:58:51
symlog类似于log，但允许您定义一个接近零的值范围，在该范围内绘图是线性的，以避免让绘图在零附近走向无穷大。
来自http://matplotlib.sourceforge.net/api/axes_api.html#matplotlib.axes.Axes.set_xscale
在对数图中，你永远不能有一个零值，如果你有一个接近于零的值，它将从你的图的底部向下尖峰(无限向下)，因为当你取“log (接近零)”时，你会得到“接近负无穷大”。
当你想要一个对数图的时候，symlog可以帮助你，但是当这个值有时会下降到零，但是你仍然希望能够以一种有意义的方式在图上显示出来。如果你需要symlog，你会知道的。
Stack Overflow用户
发布于 2019-10-21 05:04:16
当symlog是必需的时，下面是一个行为示例：
初始绘图，未缩放。请注意x~0处有多少点聚类
ax = sns.scatterplot(x= 'Score', y ='Total Amount Deposited', data = df, hue = 'Predicted Category')[
‘
对数缩放绘图。一切都崩溃了。
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')
‘
为什么它会崩溃？因为x轴上的一些值非常接近或等于0。
符号对数比例图。一切都是正常的。
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')
https://stackoverflow.com/questions/3305865
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