python - 如何在 python 或 matplotlib 中为非常小的值绘制条形图？

Question

我用下面的代码绘制了非常小的值的比较条形图，

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

data = [[ 0.00790019035339353, 0.00002112],
    [0.0107705593109131, 0.0000328540802001953],
    [0.0507792949676514, 0.0000541210174560547]]

df = pd.DataFrame(data, columns=['A', 'B'])
df.plot.bar()

plt.bar(df['A'], df['B'])
plt.show()

由于值非常小，我无法在图表中显示(“B”列)较小值(例如 0.00002112)的图表颜色。

如何修改代码以可视化图表中较小值(B 列)的颜色？谢谢..

Answer 1

显示不同数量级数据的常用方法是 对 y 轴使用对数刻度。对数以下 以 10 为基数，但也可以选择其他基数。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

data = [[ 0.00790019035339353, 0.00002112],
        [0.0107705593109131, 0.0000328540802001953],
        [0.0507792949676514, 0.0000541210174560547]]

df = pd.DataFrame(data, columns=['A', 'B'])
df.plot.bar()

plt.yscale("log")
plt.show()

更新: 要更改 yaxis 标签的格式，可以使用 ScalarFormatter 实例:

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.ticker import ScalarFormatter

data = [[ 0.00790019035339353, 0.00002112],
        [0.0107705593109131, 0.0000328540802001953],
        [0.0507792949676514, 0.0000541210174560547]]

df = pd.DataFrame(data, columns=['A', 'B'])
df.plot.bar()

plt.yscale("log")
plt.gca().yaxis.set_major_formatter(ScalarFormatter())
plt.show()