(Python)在Matplotlib中对图像坐标轴进行log转换

对于跨度很大其分布离散的数据,常用log转换来缩写其差距,呈现在图上的效果也更好,比如在绘制转录组的表达量数据时,常用log转换之后的值进行绘制。在matplotlib中,支持在绘图时对数据进行log转换,根据log转换的需求,体用了以下3种函数

  1. loglog, 同时对x轴和y轴的值进行log转换

  2. semilogx, 只对x轴的值进行log转换,y轴的值不变

  3. semilogy, 只对y轴的值进行log转换,x轴的值不变

上述3种函数本质其实是plot函数,只不过在绘制之前自动对相应的数据进行了log转换,所以plot函数的参数对于这些函数都适用,下面来具体看下用法

  1. loglog

首先构建一个x轴和y轴数据都是10的乘方的散点图,代码如下

python 复制代码
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
data = np.array([1, 2, 3, 4])
power_x = np.power(10 , data)
power_y = np.power(10 , data)
plt.plot(power_x, power_y)

输出结果如下

通过loglog函数,可以同时对x轴和y轴的数据进行log转换,用法如下

python 复制代码
plt.loglog(power_x, power_y)

输出结果如下

从效果可以看出,采用了log10转换之后的值进行绘图,同时对应的标签用乘方的方式进行标记。

2. semilogx

semilogx函数只对x轴的值进行log转换,先来看下不转换时的效果,代码如下

python 复制代码
plt.plot(power_x, data)

输出结果如下

只对x轴的值进行log转换,代码如下

python 复制代码
plt.semilogx(power_x, data)

输出结果如下

3. semilogy

semilogy函数只对y轴的值进行log转换,先来看下不转换时的效果,代码如下

python 复制代码
plt.plot(data, power_y)

输出结果如下

只对y轴的值进行log转换,代码如下

python 复制代码
plt.semilogy(data, power_y)

输出结果如下

除了以上基本用法外,该函数还具有以下3种专属参数

  1. base, 指定对数的值,默认值为10,即进行log10的转换

  2. subs,设定minor ticks的位置,默认值为None

  3. nonpositive, 对非负值的处理,因为只有正数可以取log, 如果原始值为负值,此时有两种处理方式,第一种是丢掉这个点,也是默认的处理方式,对应该参数的值为mask, 在图中不显示这个点,第二种是将这个值调整为最接近的正数,对应该参数的取值为clip

为了便于对x轴和y轴精确指定,上述参数都有x轴和y轴两个版本,以base为例,具体的有basex和basey两个参数,用法如下

python 复制代码
plt.loglog(power_x, power_y, basex=2)

输出结果如下

通过log系列函数,可以灵活的对数据进行log转换。

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