Python matplotlib轮廓图中的对称对数颜色比例

如何为等高线创建具有symlog（对称对数）比例的等高线图。i、 e.显示负值和正值的对数刻度

一种可能是利用这个例子：

它给出了对数刻度的配方：

from matplotlib import pyplot, ticker
cs = pyplot.contourf(X, Y, z, locator=ticker.LogLocator())

但是，这不允许出现负值。有一个

ticker.SymmetricalLogLocator（）

，它可能是解决方案，但似乎没有太多文档

编辑：

为了澄清（因为在对数刻度上请求负值听起来可能毫无意义），我想要的与matplotlib轴上提供的“symlog”刻度相同。下图（取自）显示了x轴上的symlog。它是一个“对数”刻度，但处理负值的方式对查看者来说是清晰的

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我想要同样的缩放，但是对于contour或contourf上的colorscale。

我偶然发现这个线程试图做同样的事情，即在正方向和负方向绘制大范围的值。此外，我希望拥有与imshow一样精细的粒度

事实证明，您可以使用“ticker.MaxNLocator（nbins）”将nbins设置为高粒度，例如将nbins设置为100

我还想有一个很好的Latex风格的股票格式，我在StackOverflow上找到了一个解决方案

我将在这里发布它所属的一个类的代码片段，以便任何想要了解它如何工作的人都能了解它的基本原理。我使用此解决方案生成多个绘图，如下图所示

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.ticker as ticker

# function for nice Latex style tick formatting
# copied from
# http://stackoverflow.com/questions/25983218/
# scientific-notation-colorbar-in-matplotlib
# output formating for colorbar in 2D plots
def fmt(x, pos):
  a, b = '{:.2e}'.format(x).split('e')
  b = int(b)
  return r'${} \times 10^{{{}}}$'.format(a, b)

# A confourf function I use inside one of my classes
# mainly interesting are the "plot" and "cbar" lines
def Make2DSubPlot(self, posIdent, timeIdx,typeIdx):
  plt.subplot(posIdent)
  y = self.radPos
  x = self.axPos
  z = self.fieldList[timeIdx][typeIdx]
  plot = plt.contourf(x, y, z, locator=ticker.MaxNLocator(100), \
          aspect='auto',origin='lower')
  cbar = plt.colorbar(plot, orientation='vertical', \
          format=ticker.FuncFormatter(fmt))
  cbar.ax.set_ylabel(self.labelList[typeIdx])
  plt.xlabel(self.labelList[self.iax])
  plt.ylabel(self.labelList[self.iax])

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你说的“负值”是什么意思？数字的日志是确定的，所以对于负值，需要-1*log（abs（x）），其中x是日志。在matplotlib中，这被称为1D轴的“symlog”（对称日志）。看：啊哈，谢谢你的澄清。您提到的

SymmetricalLogLocator

的源代码可以在

ticker.py

中找到，从那里的代码注释中，我相信它应该满足您的要求。仔细想想，我觉得你可能已经回答了你自己的问题。