Python 为什么matplotlib使用对数比例选择了错误的y范围？

使用matplotlib版本1.5.1和python 2.7.11，我注意到我需要手动指定y中的限制，否则只绘制最大y值点。数组的行为方式相同

如果我去掉第一点，我会得到更多的点，但不是全部

我不记得以前有过像这样的手动设置限制-为什么在这里

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出现此问题的原因是，您首先绘制了散点图，然后将比例设置为对数，从而产生放大效果。这就消除了问题：

plt.xscale('log')
plt.yscale('log')
plt.scatter(X, Y)

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这会产生预期的结果。（问题中的第二个子图。）

出现问题的原因是您首先绘制了散点图，然后将比例设置为对数，从而导致放大效果。这就消除了问题：

plt.xscale('log')
plt.yscale('log')
plt.scatter(X, Y)

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这会产生预期的结果。（问题中的第二个子图。）

似乎

matplotlib

在转换为对数刻度之前创建y轴刻度，然后不根据更改重新创建刻度。第一个子批次上的y轴从10e1开始，而不是10e-3。因此，在绘图之前更改比例

plt.xscale('log')
plt.yscale('log')
plt.scatter(X, Y)

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我认为，如果您在对数刻度旁边绘制原始刻度，您可能能够通过

matplotlib

找到轴部分处理的答案。在对数刻度中，不存在真正的0——因为对数（0）未定义。所以坐标必须从0以上的某个位置开始，这会导致问题。x轴的范围为0到3，y轴的范围为0到16。转换为对数时，

matplotlib

正确缩放x轴，但由于y的系数为10，因此它忽略了缩放。

似乎

matplotlib

在转换为对数比例之前创建y轴刻度，然后不根据更改重新创建刻度。第一个子批次上的y轴从10e1开始，而不是10e-3。因此，在绘图之前更改比例

plt.xscale('log')
plt.yscale('log')
plt.scatter(X, Y)

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我认为，如果您在对数刻度旁边绘制原始刻度，您可能能够通过

matplotlib

找到轴部分处理的答案。在对数刻度中，不存在真正的0——因为对数（0）未定义。所以坐标必须从0以上的某个位置开始，这会导致问题。x轴的范围为0到3，y轴的范围为0到16。转换为log时，

matplotlib

正确地缩放x轴，但由于y的因子为10，因此它忽略了缩放。

好的，这是一个解决方案，但这就是它的工作方式吗？它只影响y刻度，x刻度不需要这个。我想我一定是一直在按“正确”的顺序做，而没有意识到这一点。谢谢好吧，这是一个解决办法，但这就是它应该工作的方式吗？它只影响y刻度，x刻度不需要这个。我想我一定是一直在按“正确”的顺序做，而没有意识到这一点。谢谢y、 但不是x？我经常使用log，有时使用x轴或y轴，或者同时使用两个轴。我以前从未见过这种情况。嗯。。。就像我在另一个答案中所说的，可能我一直都是按照这个顺序做的，但实际上我没有意识到这是一个“正确”的顺序。谢谢！回顾我的一些绘图示例，我发现90%的时间我使用

plt.plot（）

，其中“错误”的顺序可以正常工作。对于

plt.scatter（）

，它似乎是“错误的”。由于范围有限，我的许多使用对数刻度的散点图似乎是“偶然”起作用的——就像一个随机的例子。也许这以前偶尔会发生，我只是摆弄它，让它工作起来，然后继续。我把你有用的答案链接到了。y，但不是x？我经常使用log，有时使用x轴或y轴，或者同时使用两个轴。我以前从未见过这种情况。嗯。。。就像我在另一个答案中所说的，可能我一直都是按照这个顺序做的，但实际上我没有意识到这是一个“正确”的顺序。谢谢！回顾我的一些绘图示例，我发现90%的时间我使用

plt.plot（）

，其中“错误”的顺序可以正常工作。对于

plt.scatter（）

，它似乎是“错误的”。由于范围有限，我的许多使用对数刻度的散点图似乎是“偶然”起作用的——就像一个随机的例子。也许这以前偶尔会发生，我只是摆弄它，让它工作起来，然后继续。我已经把你有用的答案链接到了。