我想用matplotlib制作一个方轴散点图。通常，使用set_scale("log")效果很好，但将我限制为log10。我想在log2中绘图。我在这里看到了解决方案:How to produce an exponentially scaled axis?
但是它很复杂，并且如果您在数组中有0个值，则无法正常工作。我只想像其他numpy函数一样忽略它们。
例如:
log2scatter(data1, data2)
其中data1和data2包含0的值应在x和y轴上具有对数刻度，并且刻度之间用对数分隔。就像log10一样，除了log2 ...
谢谢。
参考方案
只需指定basex=2或basey=2即可。
import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots()
ax.set_xscale('log', basex=2)
ax.set_yscale('log', basey=2)
ax.plot(range(1024))
plt.show()
对于零交叉行为，您指的是“对称对数”图(也称为“符号对数”)。无论值多少，都不会过滤掉数据，它只是接近0的线性图，而其他任何地方都是对数图。变化的是规模，而不是数据。
通常情况下，您只需要ax.set_xscale('symlog', basex=2)，但是对于符号图，使用非10的基数似乎是错误的。
编辑:
h!该错误似乎是由一个经典错误引起的:使用可变的默认参数。
我已经提交了一个错误报告，但是如果您想修复它，则需要在lib/matplotlib/ticker.py的__init__方法中对第1376行的SymmetricalLogLocator进行较小的编辑。
代替
def __init__(self, transform, subs=[1.0]):
self._transform = transform
self._subs = subs
...
将其更改为类似于以下内容:
def __init__(self, transform, subs=None):
self._transform = transform
if subs is None:
self._subs = [1.0]
else:
self._subs = subs
....
做出更改后，它的行为将达到预期的效果...
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
fig, ax = plt.subplots()
ax.set_xscale('symlog', basex=2)
ax.set_yscale('symlog', basey=2)
x = np.arange(-1024, 1024)
ax.plot(x, x)
plt.show()
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