Matplotlib中自定义对数坐标轴缩放

Question

我正在尝试使用math.log(1+x)来缩放绘图的x轴，而不是通常的“log”刻度选项，并且我已经查看了一些自定义缩放示例，但我无法使我的工作！这是我的MWE：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import math
from matplotlib.ticker import FormatStrFormatter
from matplotlib import scale as mscale
from matplotlib import transforms as mtransforms

class CustomScale(mscale.ScaleBase):
    name = 'custom'

    def __init__(self, axis, **kwargs):
        mscale.ScaleBase.__init__(self)
        self.thresh = None #thresh

    def get_transform(self):
        return self.CustomTransform(self.thresh)

    def set_default_locators_and_formatters(self, axis):
        pass

    class CustomTransform(mtransforms.Transform):
        input_dims = 1
        output_dims = 1
        is_separable = True

        def __init__(self, thresh):
            mtransforms.Transform.__init__(self)
            self.thresh = thresh

        def transform_non_affine(self, a):
            return math.log(1+a)

        def inverted(self):
            return CustomScale.InvertedCustomTransform(self.thresh)

    class InvertedCustomTransform(mtransforms.Transform):
        input_dims = 1
        output_dims = 1
        is_separable = True

        def __init__(self, thresh):
            mtransforms.Transform.__init__(self)
            self.thresh = thresh

        def transform_non_affine(self, a):
            return math.log(1+a)

        def inverted(self):
            return CustomScale.CustomTransform(self.thresh)

# Now that the Scale class has been defined, it must be registered so
# that ``matplotlib`` can find it.
mscale.register_scale(CustomScale)

z = [0,0.1,0.3,0.9,1,2,5]
thick = [20,40,20,60,37,32,21]

fig = plt.figure(figsize=(8,5))
ax1 = fig.add_subplot(111)
ax1.plot(z, thick, marker='o', linewidth=2, c='k')

plt.xlabel(r'$\rm{redshift}$', size=16)
plt.ylabel(r'$\rm{thickness\ (kpc)}$', size=16)
plt.gca().set_xscale('custom')
plt.show()

- Arnold

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请注意，matplotlib中的常规对数刻度使用以10为底的对数。而math.log()定义了自然对数（以e为底）。您可能需要更清楚地表明您想要使用哪种对数。 - ImportanceOfBeingErnest

哎呀，你说的对。我是指 math.log10！ - Arnold

你好，看起来你根本没有使用 thresh？如果删除这个在你的 MWE 中不会有影响吗？ - Reinderien

Answer 1

该比例尺由两个Transform类组成，每个类都需要提供一个transform_non_affine方法。其中一个类需要将数据转换为显示坐标，即log（a+1），另一个是反向的，需要将显示坐标转换为数据坐标，在这种情况下应该是exp(a)-1。

这些方法需要处理numpy数组，因此它们应该使用相应的numpy函数而不是math包中的函数。

class CustomTransform(mtransforms.Transform):
    ....

    def transform_non_affine(self, a):
        return np.log(1+a)

class InvertedCustomTransform(mtransforms.Transform):
    ....

    def transform_non_affine(self, a):
        return np.exp(a)-1

- ImportanceOfBeingErnest

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太好了！非常感谢您提供如此清晰的解释！ - Arnold

Answer 2

无需自己定义类，即使来自@ImportanceOfBeingErnest的答案也可以使用。

你可以使用FunctionScale或FunctionScaleLog中的任一项在一行代码中实现此操作。以FunctionScaleLog为例：

plt.gca().set_xscale("functionlog", functions=[lambda x: x + 1, lambda x: x - 1])

并附上您的完整代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

z = [0, 0.1, 0.3, 0.9, 1, 2, 5]
thick = [20, 40, 20, 60, 37, 32, 21]

fig = plt.figure(figsize=(8, 5))
ax1 = fig.add_subplot(111)
ax1.plot(z, thick, marker="o", linewidth=2, c="k")

plt.xlabel(r"$\rm{redshift}$", size=16)
plt.ylabel(r"$\rm{thickness\ (kpc)}$", size=16)

# Below is my code
plt.gca().set_xscale("functionlog", functions=[lambda x: x + 1, lambda x: x - 1])
plt.gca().set_xticks(np.arange(0, 6))
plt.gca().set_xticklabels(np.arange(0, 6))

结果是：

- C.K.