Python 集xscale在指数函数中的应用

我试图在xaxis上使用指数尺度。我看过这篇文章，但没有找到简单的解决办法

我认为matplotlib函数setxscale能够非常轻松地完成这项工作。但是，以下代码会产生警告，显示的结果与预期相差甚远：

将numpy作为np导入 从matplotlib导入pyplot作为plt 从scipy导入统计信息 def forwardx： 返回np.expx def reversex： 返回np.logx 定义高斯概率密度函数： mu，标准=6.6,0.75 rv=stats.normloc=mu，scale=std x样本 x=np.linspacemu-3*std，mu+3*std，100 陈列 图，轴=plt子图2，1 轴[0]。plotx，rv.pdfx，color='r' 轴[0]。设置标题“线性比例” 轴[1]。plotx，rv.pdfx，color='r' 轴[1]。设置标题“指数比例” 轴[1]。设置xscale'function'，functions=forward，reverse 因此，我得到以下警告： RuntimeWarning:日志中遇到无效值，并且图形上的x轴不好：

我猜这是因为它试图获取负值或空值的日志。但是，曲线I图中没有此类值

我知道如果我显示相应的对数正态分布，我可以得到类似的图。然而，我之所以需要按我所描述的那样做，是因为我计划显示更复杂的概率密度函数，以及更复杂的xscale函数

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谢谢你的帮助

自动缩放可能会与正在使用的自定义缩放混淆。由于set_scalefunction。。。是一个非常新的API，可能还不是每个细节都完美契合

因此，这里需要手动设置限制，例如通过

axes[1].set_xlim(x.min(), x.max())