我在这个 helpful answer 中发现了当在 y 轴上使用对数刻度时,plt.scatter()
和 plt.plot()
的行为不同。
使用 plot
,我可以在使用 plt.show()
之前的任何时间更改为日志,但必须预先设置日志,之前 使用了 scatter 方法。
这只是 matplotlib 中的历史和不可逆转的工件,还是属于“意外行为”类别?
import matplotlib.pyplot as plt
X = [0.997, 2.643, 0.354, 0.075, 1.0, 0.03, 2.39, 0.364, 0.221, 0.437]
Y = [15.487507, 2.320735, 0.085742, 0.303032, 1.0, 0.025435, 4.436435,
0.025435, 0.000503, 2.320735]
plt.figure()
plt.subplot(2,2,1)
plt.scatter(X, Y)
plt.xscale('log')
plt.yscale('log')
plt.title('scatter - scale last')
plt.subplot(2,2,2)
plt.plot(X, Y)
plt.xscale('log')
plt.yscale('log')
plt.title('plot - scale last')
plt.subplot(2,2,3)
plt.xscale('log')
plt.yscale('log')
plt.scatter(X, Y)
plt.title('scatter - scale first')
plt.subplot(2,2,4)
plt.xscale('log')
plt.yscale('log')
plt.plot(X, Y)
plt.title('plot - scale first')
plt.show()
最佳答案
这在某种程度上与 matplotlib
计算的显示区域(轴限制)有关。
通过使用 set_xlim
和 set_ylim
方法手动编辑坐标区范围来修复此行为。
plt.figure()
plt.scatter(X, Y)
plt.yscale('log')
plt.xscale('log')
axes = plt.gca()
axes.set_xlim([min(X),max(X)])
axes.set_ylim([min(Y),max(Y)])
plt.show()
但是,我还没有弄清楚这种行为的确切原因。欢迎提出建议。
编辑
如评论部分所述,显然 Matplotlib 已识别 Autoscaling has fundamental problems作为其官方 Github 存储库中的发布关键问题,将在即将发布的版本中修复。谢谢。
关于python - 为什么 matplotlib 需要在 plt.scatter() 之前设置日志比例而不是 plt.plot()?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/38800189/