Python: логарифмическая шкала рассеяния

В моем коде я беру логарифм двух рядов данных и намечаю их. Я хотел бы изменить каждое значение тика оси x, подняв его до степени e (анти-логарифм натурального логарифма).

Иными словами. Я хочу, чтобы графические логарифмы обоих серий, но имеют оси х в уровнях.

Вот код, который я использую.

from pylab import scatter
import pylab
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
from pandas import Series, DataFrame
import numpy as np

file_name = '/Users/joedanger/Desktop/Python/scatter_python.csv'

data = DataFrame(pd.read_csv(file_name))

y = np.log(data['o_value'], dtype='float64')
x = np.log(data['time_diff_day'], dtype='float64')

fig = plt.figure()
plt.scatter(x, y, c='blue', alpha=0.05, edgecolors='none')
fig.suptitle('test title', fontsize=20)
plt.xlabel('time_diff_day', fontsize=18)
plt.ylabel('o_value', fontsize=16)
plt.xticks([-8,-7,-6,-5,-4,-3,-2,-1,0,1,2,3,4])

plt.grid(True)
pylab.show()

Ответ 1

let matplotlib возьмите журнал для вас:

fig = plt.figure()
ax = plt.gca()
ax.scatter(data['o_value'] ,data['time_diff_day'] , c='blue', alpha=0.05, edgecolors='none')
ax.set_yscale('log')
ax.set_xscale('log')

Если вы используете одинаковые маркеры размера и цвета, быстрее использовать plot

fig = plt.figure()
ax = plt.gca()
ax.plot(data['o_value'] ,data['time_diff_day'], 'o', c='blue', alpha=0.05, markeredgecolor='none')
ax.set_yscale('log')
ax.set_xscale('log')

Ответ 2

Принятый ответ немного устарел. По крайней мере, pandas 0.25 изначально поддерживает оси бревен:

# logarithmic X
df.plot.scatter(..., logx=True)
# logarithmic Y
df.plot.scatter(..., logy=True)
# both
df.plot.scatter(..., loglog=True)