如何在Python柱状图中设置对数容器

据我所知，直方图函数中的Log=True选项仅指y轴

P.hist(d,bins=50,log=True,alpha=0.5,color='b',histtype='step')

我需要垃圾箱在log10中均匀分布。有什么方法可以做到这一点吗？

使用logspace（）创建几何序列，并将其传递给bins参数。并将xaxis的比例设置为对数比例

import pylab as pl
import numpy as np

data = np.random.normal(size=10000)
pl.hist(data, bins=np.logspace(np.log10(0.1),np.log10(1.0), 50))
pl.gca().set_xscale("log")
pl.show()

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

data = 10**np.random.normal(size=500)

_, bins = np.histogram(np.log10(data + 1), bins='auto')
plt.hist(data, bins=10**bins);
plt.gca().set_xscale("log")

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最直接的方法是只计算限制的log10，计算线性间隔的箱子，然后通过提高到10的幂进行转换，如下所示：

import pylab as pl
import numpy as np

data = np.random.normal(size=10000)

MIN, MAX = .01, 10.0

pl.figure()
pl.hist(data, bins = 10 ** np.linspace(np.log10(MIN), np.log10(MAX), 50))
pl.gca().set_xscale("log")
pl.show()

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除了上述内容，在熊猫数据帧上执行此操作也同样有效：

some_column_hist = dataframe['some_column'].plot(bins=np.logspace(-2, np.log10(max_value), 100), kind='hist', loglog=True, xlim=(0,max_value))

我要提醒大家，标准化垃圾箱可能会有问题。每个箱子都比前一个箱子大，因此必须除以它的大小，以便在绘图之前规范化频率，而我的解决方案和HYRY的解决方案似乎都不能解释这一点

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来源：

以下代码说明了如何将

bins='auto'

与对数刻度一起使用

import pylab as pl
import numpy as np

data = np.random.normal(size=10000)
pl.hist(data, bins=np.logspace(np.log10(0.1),np.log10(1.0), 50))
pl.gca().set_xscale("log")
pl.show()

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

data = 10**np.random.normal(size=500)

_, bins = np.histogram(np.log10(data + 1), bins='auto')
plt.hist(data, bins=10**bins);
plt.gca().set_xscale("log")

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注意

np.logspace（0.1,1.0，…）

将创建一个从

10**0.1

到

10**1.0

的范围，而不是从

0.1

到

1.0

的范围。logspace（np.log10（0.1），np.log10（1.0），50）有关如何使用bin='auto'@AndreHolzner@orangeherbet直接指定端点的方法，请参见我的答案。如果这样做，您必须将每个bin中的计数除以bin宽度！