Python matplotlib中的自定义对数轴缩放

我尝试用math.log（1+x）来缩放绘图的x轴，而不是通常的“log”缩放选项，我已经查看了一些自定义缩放示例，但我的无法正常工作！这是我的MWE：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import math
from matplotlib.ticker import FormatStrFormatter
from matplotlib import scale as mscale
from matplotlib import transforms as mtransforms

class CustomScale(mscale.ScaleBase):
    name = 'custom'

    def __init__(self, axis, **kwargs):
        mscale.ScaleBase.__init__(self)
        self.thresh = None #thresh

    def get_transform(self):
        return self.CustomTransform(self.thresh)

    def set_default_locators_and_formatters(self, axis):
        pass

    class CustomTransform(mtransforms.Transform):
        input_dims = 1
        output_dims = 1
        is_separable = True

        def __init__(self, thresh):
            mtransforms.Transform.__init__(self)
            self.thresh = thresh

        def transform_non_affine(self, a):
            return math.log(1+a)

        def inverted(self):
            return CustomScale.InvertedCustomTransform(self.thresh)

    class InvertedCustomTransform(mtransforms.Transform):
        input_dims = 1
        output_dims = 1
        is_separable = True

        def __init__(self, thresh):
            mtransforms.Transform.__init__(self)
            self.thresh = thresh

        def transform_non_affine(self, a):
            return math.log(1+a)

        def inverted(self):
            return CustomScale.CustomTransform(self.thresh)

# Now that the Scale class has been defined, it must be registered so
# that ``matplotlib`` can find it.
mscale.register_scale(CustomScale)

z = [0,0.1,0.3,0.9,1,2,5]
thick = [20,40,20,60,37,32,21]

fig = plt.figure(figsize=(8,5))
ax1 = fig.add_subplot(111)
ax1.plot(z, thick, marker='o', linewidth=2, c='k')

plt.xlabel(r'$\rm{redshift}$', size=16)
plt.ylabel(r'$\rm{thickness\ (kpc)}$', size=16)
plt.gca().set_xscale('custom')
plt.show()

---

scale由两个变换类组成，每个变换类都需要提供一个

变换\u非仿射
方法。一个类需要从数据转换到显示坐标，这将是
log（a+1）
，另一个类是相反的，需要从显示坐标转换到数据坐标，在这种情况下是
exp（a）-1

这些方法需要处理numpy数组，因此它们应该使用相应的numpy函数，而不是数学包中的函数

class CustomTransform(mtransforms.Transform):
    ....

    def transform_non_affine(self, a):
        return np.log(1+a)

class InvertedCustomTransform(mtransforms.Transform):
    ....

    def transform_non_affine(self, a):
        return np.exp(a)-1

请注意，matplotlib中常用的对数刻度使用以10为底的对数
math.log（）
定义自然对数（以e为底）。你可能想弄清楚，你想用哪个对数。哎呀，你说得对。我是说数学！您似乎根本不使用
thresh
？这个能从你的MWE上掉下来而不受影响吗？太好了！非常感谢你的解释，非常清晰！