Python 使用叠加KDE的np.logspace（）创建直方图

我有一个大的数据集（50k行），我想从数据中创建一个直方图，密度沿Y轴，值在x轴上按对数缩放，并叠加KDE图

这是所用数据的一小部分：

A       B    C
1       1   4200
1       4   94000
1       4   81000
1       3   30000
1       3   29000
1       1   20400


Current code:
columns= ['A','B','C']
df=pd.read_csv('data.csv', skipinitialspace=True, usecols=columns)

data=df[['C']].dropna().values
data=np.logspace(data)
plt.hist(data, bins='auto') 

我目前得到以下错误 logspace（）缺少1个必需的位置参数：“stop”

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当我不使用logspace时，我可以得到一个直方图，但不是我要找的那个。我对python非常陌生，因此非常感谢您的帮助。

np.logspace

的工作原理类似于

np.linspace

，用于创建仅在日志空间中均匀分布的数组

np.logspace

使用起始值和结束值创建数组，您可以查看文档。它不会记录您的数据。您需要使用

np.log

。

谢谢您的解释，让我重新表述一下我的问题。我们有一个提示，在X轴上使用对数间隔的箱子，因此我们应该使用np.logspace。我不熟悉统计，需要帮助我如何选择此功能的开始和结束，因为我也不熟悉如何选择存储箱的数量。您想使用

np.logspace

创建存储箱，然后创建直方图。类似于

bins=np.logspace（np.min（data），np.max（data））

then

plt.hist（data，bins=bins）

我得到了以下错误：运行时警告：在电源返回中遇到溢出\u nx.power（base，y），运行时警告：在subtract a=op（a[slice1]，a[slice2]中遇到无效值，运行时警告：乘法boffset=-0.5*dr*totwidth*（1-1/nx）中遇到无效值。我的数据包含负数和0作为可能的值。然后您已经回答了自己的问题。。。如果您的数值为负数或为零，则不能使用log，因此您需要使用.01作为

start

值，这意味着您的柱状图不会计算这些数字。感谢这对柱状图部分的帮助。现在我正试图在顶部添加KDE。我使用KDE=df.data.plot.KDE（）将KDE分开。我现在需要将这两种类型的可视化结合起来。