在 python 中使用 matplotlib 绘制对数轴

您可以使用 Axes.set_yscale 方法。这允许您在创建 Axes 对象后更改比例。这也将允许您构建一个控件，让用户在需要时选择比例。

要添加的相关行是：

ax.set_yscale('log')

您可以使用 'linear' 切换回线性刻度。这是您的代码的样子：

import pylab
import matplotlib.pyplot as plt
a = [pow(10, i) for i in range(10)]
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(2, 1, 1)

line, = ax.plot(a, color='blue', lw=2)

ax.set_yscale('log')

pylab.show()

https://i.stack.imgur.com/CmQwl.png

首先，混合 pylab 和 pyplot 代码不是很整洁。此外，pyplot style is preferred over using pylab。

这是一个稍微清理过的代码，仅使用 pyplot 函数：

from matplotlib import pyplot

a = [ pow(10,i) for i in range(10) ]

pyplot.subplot(2,1,1)
pyplot.plot(a, color='blue', lw=2)
pyplot.yscale('log')
pyplot.show()

相关函数是pyplot.yscale()。如果您使用面向对象的版本，请将其替换为方法 Axes.set_yscale()。请记住，您还可以使用 pyplot.xscale()（或 Axes.set_xscale()）更改 X 轴的比例。

检查我的问题 What is the difference between ‘log’ and ‘symlog’? 以查看 matplotlib 提供的图形比例的一些示例。

如果要更改对数的底，只需添加：

plt.yscale('log',base=2) 

在 Matplotlib 3.3 之前，您必须使用 basex/basey 作为 log 的基础

您只需要使用 semilogy 而不是 plot：

from pylab import *
import matplotlib.pyplot  as pyplot
a = [ pow(10,i) for i in range(10) ]
fig = pyplot.figure()
ax = fig.add_subplot(2,1,1)

line, = ax.semilogy(a, color='blue', lw=2)
show()

我知道这有点离题，因为一些评论提到 ax.set_yscale('log') 是“最好的”解决方案，我认为可能需要反驳。我不建议将 ax.set_yscale('log') 用于直方图和条形图。在我的版本（0.99.1.1）中，我遇到了一些渲染问题——不确定这个问题有多普遍。然而 bar 和 hist 都有可选的参数来设置 y-scale 为 log，这工作正常。

参考：http://matplotlib.org/api/pyplot_api.html#matplotlib.pyplot.bar

http://matplotlib.org/api/pyplot_api.html#matplotlib.pyplot.hist

因此，如果您只是像我经常使用的那样简单地使用简单的 API（我在 ipython 中经常使用它），那么这很简单

yscale('log')
plot(...)

希望这对寻找简单答案的人有所帮助！ :)。