python：散点图对数标度

在我的代码中，我取两个数据系列的对数并绘制它们。我想通过将x轴的每个刻度值提高到e（自然对数的反对数）的幂来更改它

换句话说。我想画两个系列的对数，但有x轴的水平

这是我正在使用的代码

from pylab import scatter
import pylab
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
from pandas import Series, DataFrame
import numpy as np

file_name = '/Users/joedanger/Desktop/Python/scatter_python.csv'

data = DataFrame(pd.read_csv(file_name))

y = np.log(data['o_value'], dtype='float64')
x = np.log(data['time_diff_day'], dtype='float64')

fig = plt.figure()
plt.scatter(x, y, c='blue', alpha=0.05, edgecolors='none')
fig.suptitle('test title', fontsize=20)
plt.xlabel('time_diff_day', fontsize=18)
plt.ylabel('o_value', fontsize=16)
plt.xticks([-8,-7,-6,-5,-4,-3,-2,-1,0,1,2,3,4])

plt.grid(True)
pylab.show()

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让

matplotlib

为您获取日志：

fig = plt.figure()
ax = plt.gca()
ax.scatter(data['o_value'] ,data['time_diff_day'] , c='blue', alpha=0.05, edgecolors='none')
ax.set_yscale('log')
ax.set_xscale('log')

如果使用相同的大小和颜色标记，则使用

plot

fig = plt.figure()
ax = plt.gca()
ax.plot(data['o_value'] ,data['time_diff_day'], 'o', c='blue', alpha=0.05, markeredgecolor='none')
ax.set_yscale('log')
ax.set_xscale('log')

---

公认的答案有点过时了。至少0.25本机支持原木轴：

# logarithmic X
df.plot.scatter(..., logx=True)
# logarithmic Y
df.plot.scatter(..., logy=True)
# both
df.plot.scatter(..., loglog=True)

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@t我在

plt.scape（）

之后使用

plt.yscale（'log'）

时遇到问题，并且已经描述了问题。

ax.set_yscale（'log'）

是否使用np.log或np.log1p进行转换？