Matplotlib对数刻度中的零值

Question

我有一个非常庞大且稀疏的垃圾推特账户数据集，需要我扩展x轴以便能够可视化各种变量（推文数、粉丝/关注人数等）的分布（直方图、核密度估计等）和累积分布函数。

    > describe(spammers_class1$tweets_count)
  var       n   mean      sd median trimmed mad min    max  range  skew kurtosis   se
1   1 1076817 443.47 3729.05     35   57.29  43   0 669873 669873 53.23  5974.73 3.59

在这个数据集中，值为0非常重要（实际上应该具有最高密度）。然而，在对数刻度下，这些值被忽略了。我考虑将值更改为0.1，但是这样就没有意义了，因为会出现拥有10^-1个关注者的垃圾账户。

那么，在Python和Matplotlib中有什么解决方法？

- amaatouq

---

如果您能提供您的坐标轴/绘图代码以便进行更正，那就太好了。 - Stephane Rolland

使用 symlog。https://dev59.com/1nA75IYBdhLWcg3wboUz - tacaswell

Answer 1

将每个x值加1，然后取对数：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import matplotlib.ticker as ticker

fig, ax = plt.subplots()
x = [0, 10, 100, 1000]
y = [100, 20, 10, 50]
x = np.asarray(x) + 1 
y = np.asarray(y)
ax.plot(x, y)
ax.set_xscale('log')
ax.set_xlim(x.min(), x.max())
ax.xaxis.set_major_formatter(ticker.FuncFormatter(lambda x, pos: '{0:g}'.format(x-1)))
ax.xaxis.set_major_locator(ticker.FixedLocator(x))
plt.show()

---

使用

ax.xaxis.set_major_formatter(ticker.FuncFormatter(lambda x, pos: '{0:g}'.format(x-1)))
ax.xaxis.set_major_locator(ticker.FixedLocator(x))

将刻度标记重新标记为非对数值的x值。

（我最初的建议是使用plt.xticks(x，x-1)，但这会影响所有轴。为了将更改隔离到一个特定的轴中，我将所有命令调用更改为ax，而不是调用plt。）

---

matplotlib将包含NaN、inf或-inf值的点删除。由于log(0)是-inf，因此与x=0对应的点将从对数图中删除。

如果将所有x值增加1，由于log(1)=0，因此与x=0对应的点将不会在对数图上以x=log(1)=0绘制。

其余的x值也将向右移动一个单位，但对于大的x值，log(x+1)非常接近于log(x)，因此眼睛看不出来。

- unutbu

---

你可以使用 plt.xticks 重新标记刻度线。我已经编辑了帖子以展示如何操作。 - unutbu

如果你有一个包含大量 0 值的数组，你可以通过 x[x<=0] = 0.1 将它们改为 0.1。请注意，如果该数组是 int 类型，则必须先将其转换为 float 类型：x = x.astype('float')。 - unutbu

我强烈反对在绘制图表之前修改数据。 - tacaswell

@tcaswell：请重新阅读我的回答。你到底反对什么？ - unutbu

@tcaswell。我很困惑，您既反对修改数据，又推荐使用 symlog。symlog 是将部分数据在线性比例尺上绘制，将另一部分数据在对数比例尺上绘制。如果这不是绘图前的数据修改，那还有什么是呢？ - unutbu

Answer 2

ax1.set_xlim(0, 1e3)

这里是来自matplotlib文档的示例。

然后它通过以下方式设置轴的限制值：

ax1.set_xlim(1e1, 1e3)
ax1.set_ylim(1e2, 1e3)

- Stephane Rolland

---

这并没有展示如何在对数刻度上处理零值。因为log(0)是未定义的，所以matplotlib会忽略这些值。将xlim设置为1e1将使x轴从0.1开始，但仍然会忽略0（我认为）。不管怎样，我还是会试一下。 - amaatouq

至少在2015年7月，matplotlib没有忽略零值，在对数图上绘制一条直线直到图的边缘，这看起来很糟糕，与Matlab不符。Hayer的评论对我来说似乎不是真的。 - poleguy