Seaborn 折线图对数刻度

Question

我在添加对数X轴到我的图表时遇到了问题。我想根据样本大小使用A、B和C方法来显示结果。

我的数据框：

            A         B         C
15   0.733333  0.613333  0.733333
30   0.716667  0.693333  0.766667
59   0.733684  0.678485  0.745763
118  0.796667  0.726087  0.779661
236  0.817862  0.788333  0.838983
470  0.832125  0.814468  0.836170

我想要实现的目标：

sample_count = np.around(np.logspace(math.log10(15),math.log10(470),6))
sample_count = sample_count.astype(int)

sns.set_style('whitegrid')
g_results=sns.lineplot(data=results,dashes=0,markers=['o','o','o'])
g_results.set(xticks=sample_count)
g_results.set(xscale='log')

然而，结果并不完全符合我的期望，因为刻度完全消失了：

如果没有最后一行xscale，它看起来像这样，当然是线性刻度，但这次有正确的刻度：

我想要实现的是像这样的功能：

我很感激您能帮助我解决问题。

- István Szabó

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这个问题的标题应该被更改以表明这里只讨论“x”轴，我来找“y”轴，但没有找到。 - Cornelius Roemer

Answer 1

首先将x轴的比例设置为对数形式，然后按照您的要求设置xticks和标签。

sns.set_style('whitegrid')
g_results=sns.lineplot(data=results,dashes=0,markers=['o','o','o'])
g_results.set(xscale='log')
g_results.set(xticks=sample_count)
g_results.set(xticklabels=sample_count)

这会给你这个结果：

请注意，我使用的是按对数刻度定义的sample_count：

sample_count = np.around(np.logspace(math.log10(15),math.log10(470),6))

- Davide Anghileri