matplotlib问题绘图记录的数据和设置其X/Y界限

Question

我使用数图，在matplotlib如下，大致如下。

plt.scatter(x, y) 

# use log scales 
plt.gca().set_xscale('log') 
plt.gca().set_yscale('log') 

# set x,y limits 
plt.xlim([-1, 3]) 
plt.ylim([-1, 3]) 

的第一个问题是，如果没有的x，y的限制，matplotlib设定尺度，使得大部分数据是不可见的 - 由于某些原因，它不使用沿x和y的最大值和最小值尺寸，所以默认情节是非常误导。

当我使用plt.xlim，plt.ylim手动设置极限时，我认为这是log10单位（即1/10到3000）的-1到3，我得到一个类似于附加的图。

这里的轴标签没有意​​义：它从10^1到10^3。这里发生了什么？

我包括低于一个更详细的例子显示了所有这些问题的数据：

import matplotlib 
import matplotlib.pyplot as plt 
from numpy import * 

x = array([58, 0, 20, 2, 2, 0, 12, 17, 16, 6, 257, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 13, 25, 9, 13, 94, 0, 0, 2, 42, 83, 0, 0, 157, 27, 1, 80, 0, 0, 0, 0, 2, 0, 41, 0, 4, 0, 10, 1, 4, 63, 6, 0, 31, 3, 5, 0, 61, 2, 0, 0, 0, 17, 52, 46, 15, 67, 20, 0, 0, 20, 39, 0, 31, 0, 0, 0, 0, 116, 0, 0, 0, 11, 39, 0, 17, 0, 59, 1, 0, 0, 2, 7, 0, 66, 14, 1, 19, 0, 101, 104, 228, 0, 31]) 

y = array([60, 0, 9, 1, 3, 0, 13, 9, 11, 7, 177, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 12, 31, 10, 14, 80, 0, 0, 2, 30, 70, 0, 0, 202, 26, 1, 96, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 43, 0, 6, 0, 9, 1, 3, 32, 6, 0, 20, 1, 2, 0, 52, 1, 0, 0, 0, 26, 37, 44, 13, 74, 15, 0, 0, 24, 36, 0, 22, 0, 0, 0, 0, 75, 0, 0, 0, 9, 40, 0, 14, 0, 51, 2, 0, 0, 1, 9, 0, 59, 9, 0, 23, 0, 80, 81, 158, 0, 27]) 

c = 0.01 

plt.figure(figsize=(5,3)) 
s = plt.subplot(1, 3, 1) 
plt.scatter(x + c, y + c) 
plt.title('Unlogged') 
s = plt.subplot(1, 3, 2) 
plt.scatter(x + c, y + c) 
plt.gca().set_xscale('log', basex=2) 
plt.gca().set_yscale('log', basey=2) 
plt.title('Logged') 
s = plt.subplot(1, 3, 3) 
plt.scatter(x + c, y + c) 
plt.gca().set_xscale('log', basex=2) 
plt.gca().set_yscale('log', basey=2) 
plt.xlim([-2, 20]) 
plt.ylim([-2, 20]) 
plt.title('Logged with wrong xlim/ylim') 
plt.savefig('test.png') 

这将产生下面的情节：从左至右

在第一个插曲，我们拥有未记录的原始数据。第二，我们已经记录了数值默认视图。第三，我们已经记录了指定了x/y lim的值。我的问题是：

1. 为什么散点图的默认x/y边界是错误的？该手册说它应该使用数据中的最小值和最大值，但这显然不是这种情况。它挑选出隐藏绝大多数数据的值。

2. 那为什么当我设定的界限我自己，在第三散点图从左至右，它颠倒了标签的顺序？在2^5之前显示2^8？这很混乱。

3. 最后，我怎样才能得到它，这样的地块并不像压扁通过使用次要情节默认？我希望这些散点图是正方形的。

编辑：感谢乔和洪克的回复。如果我试图调整次要情节像这是方形：

plt.figure(figsize=(5,3), dpi=10) 
s = plt.subplot(1, 2, 1, adjustable='box', aspect='equal') 
plt.scatter(x + c, y + c) 
plt.title('Unlogged') 
s = plt.subplot(1, 2, 2, adjustable='box', aspect='equal') 
plt.scatter(x + c, y + c) 
plt.gca().set_xscale('log', basex=2) 
plt.gca().set_yscale('log', basey=2) 
plt.title('Logged') 

我得到下面的结果：

我怎样才能使每一个情节是方形的，相互协调的？它应该只是为方形的网格，所有大小相等......

编辑2：

为了促进东西回来，这里是一个如何把这些日志2个地块，使轴显示，其非指数记数法：

import matplotlib 

from matplotlib.ticker import FuncFormatter 

def log_2_product(x, pos): 
    return "%.2f" %(x) 

c = 0.01 
plt.figure(figsize=(10,5), dpi=100) 
s1 = plt.subplot(1, 2, 1, adjustable='box', aspect='equal') 
plt.scatter(x + c, y + c) 
plt.title('Unlogged') 
plotting.axes_square(s1) 
s2 = plt.subplot(1, 2, 2, adjustable='box', aspect='equal') 
min_x, max_x = min(x + c), max(x + c) 
min_y, max_y = min(y + c), max(y + c) 
plotting.axes_square(s2) 
plt.xlim([min_x, max_x]) 
plt.ylim([min_y, max_y]) 
plt.gca().set_xscale('log', basex=2) 
plt.gca().set_yscale('log', basey=2) 
plt.scatter(x + c, y + c) 
formatter = FuncFormatter(log_2_product) 
s2.xaxis.set_major_formatter(formatter) 
s2.yaxis.set_major_formatter(formatter) 

plt.title('Logged') 
plt.savefig('test.png') 

感谢您的帮助。

Answer 1

@honk已经回答了您的主要问题，但对于其他人（以及您的原始问题），请阅读几个教程或查看一些示例。 :)

你越来越困惑，因为你没有看过你正在使用的函数的文档。

为什么散点图的默认x/y边界是错误的？手册 表示它应该使用数据中的最小值和最大值，但在这里显然不是这种情况。它挑选出隐藏大部分数据的值。

它当然不会在文档中说。

默认情况下，matplotlib将“舍入”到最接近的“偶数”的绘图限制。在日志图的情况下，这是基地的最近功率。

如果你想让它严格地捕捉到数据的最小值和最大值，指定：

ax.axis('tight') 

或等价

plt.axis('tight') 

那为什么当我设置的界限自己，在左侧的第三个散点图中，它反转了标签的顺序？在 2^5之前显示2^8？这很混乱。

不是。它在2^5之前显示2^-8。你只是挤了太多的标签。指数中的负号被重叠的文字隐藏起来。尝试调整的情节或调用plt.tight_layout()（或更改字体大小或dpi的。改变dpi是使所有的字体保存的图像上的更大或更小的快捷方式。）

最后，我怎么能得到它，以便在默认情况下使用子图使得图不会像 那样凹陷？我希望这些散点图是正方形的。

有几种方法可以做到这一点，这取决于你的意思是“平方”。 （也就是说，你想让剧情的长宽比变化还是限制？）

我猜你的意思是两个，在这种情况下，你会通过adjustable='box'和aspect='equal'到plt.subplot。（您也可以将其设在多种不同的方式，（plt.axis('equal')等））

上述所有的例子：

import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np 

x = np.array([58, 0, 20, 2, 2, 0, 12, 17, 16, 6, 257, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 13, 25, 
       9, 13, 94, 0, 0, 2, 42, 83, 0, 0, 157, 27, 1, 80, 0, 0, 0, 0, 2, 
       0, 41, 0, 4, 0, 10, 1, 4, 63, 6, 0, 31, 3, 5, 0, 61, 2, 0, 0, 0, 
       17, 52, 46, 15, 67, 20, 0, 0, 20, 39, 0, 31, 0, 0, 0, 0, 116, 0, 
       0, 0, 11, 39, 0, 17, 0, 59, 1, 0, 0, 2, 7, 0, 66, 14, 1, 19, 0, 
       101, 104, 228, 0, 31]) 

y = np.array([60, 0, 9, 1, 3, 0, 13, 9, 11, 7, 177, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 12, 31, 
       10, 14, 80, 0, 0, 2, 30, 70, 0, 0, 202, 26, 1, 96, 0, 0, 0, 0, 1, 
       0, 43, 0, 6, 0, 9, 1, 3, 32, 6, 0, 20, 1, 2, 0, 52, 1, 0, 0, 0, 
       26, 37, 44, 13, 74, 15, 0, 0, 24, 36, 0, 22, 0, 0, 0, 0, 75, 0, 
       0, 0, 9, 40, 0, 14, 0, 51, 2, 0, 0, 1, 9, 0, 59, 9, 0, 23, 0, 80, 
       81, 158, 0, 27]) 
c = 0.01 

# Let's make the figure a bit bigger so the text doesn't run into itself... 
# (5x3 is rather small at 100dpi. Adjust the dpi if you really want a 5x3 plot) 
fig, axes = plt.subplots(ncols=3, figsize=(10, 6), 
         subplot_kw=dict(aspect=1, adjustable='box')) 

# Don't use scatter for this. Use plot. Scatter is if you want to vary things 
# like color or size by a third or fourth variable. 
for ax in axes: 
    ax.plot(x + c, y + c, 'bo') 

for ax in axes[1:]: 
    ax.set_xscale('log', basex=2) 
    ax.set_yscale('log', basey=2) 

axes[0].set_title('Unlogged') 
axes[1].set_title('Logged') 

axes[2].axis([2**-2, 2**20, 2**-2, 2**20]) 
axes[2].set_title('Logged with wrong xlim/ylim') 

plt.tight_layout() 
plt.show() 

如果你希望你的剧情概述要完全相同的大小和形状，那么最简单的方法是将数字大小更改为适当的比例，然后使用adjustable='datalim'。

如果您想完全概括，只需手动添加子轴而不是使用子图。

但是，如果您不介意调整图形大小和/或使用subplots_adjust，那么很容易做到，仍然使用子图。

基本上，你会做这样的事情

# For 3 columns and one row, we'd want a 3 to 1 ratio... 
fig, axes = plt.subplots(ncols=3, figsize=(9,3), 
         subplot_kw=dict(adjustable='datalim', aspect='equal') 

# By default, the width available to make subplots in is 5% smaller than the 
# height to make them in. This is easily changable... 
# ("right" is a percentage of the total width. It will be 0.95 regardless.) 
plt.subplots_adjust(right=0.95) 

再像以前一样继续。

对于完整的例子：

import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np 

x = np.array([58, 0, 20, 2, 2, 0, 12, 17, 16, 6, 257, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 13, 25, 
       9, 13, 94, 0, 0, 2, 42, 83, 0, 0, 157, 27, 1, 80, 0, 0, 0, 0, 2, 
       0, 41, 0, 4, 0, 10, 1, 4, 63, 6, 0, 31, 3, 5, 0, 61, 2, 0, 0, 0, 
       17, 52, 46, 15, 67, 20, 0, 0, 20, 39, 0, 31, 0, 0, 0, 0, 116, 0, 
       0, 0, 11, 39, 0, 17, 0, 59, 1, 0, 0, 2, 7, 0, 66, 14, 1, 19, 0, 
       101, 104, 228, 0, 31]) 

y = np.array([60, 0, 9, 1, 3, 0, 13, 9, 11, 7, 177, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 12, 31, 
       10, 14, 80, 0, 0, 2, 30, 70, 0, 0, 202, 26, 1, 96, 0, 0, 0, 0, 1, 
       0, 43, 0, 6, 0, 9, 1, 3, 32, 6, 0, 20, 1, 2, 0, 52, 1, 0, 0, 0, 
       26, 37, 44, 13, 74, 15, 0, 0, 24, 36, 0, 22, 0, 0, 0, 0, 75, 0, 
       0, 0, 9, 40, 0, 14, 0, 51, 2, 0, 0, 1, 9, 0, 59, 9, 0, 23, 0, 80, 
       81, 158, 0, 27]) 
c = 0.01 

fig, axes = plt.subplots(ncols=3, figsize=(9, 3), 
         subplot_kw=dict(adjustable='datalim', aspect='equal')) 
plt.subplots_adjust(right=0.95) 

for ax in axes: 
    ax.plot(x + c, y + c, 'bo') 

for ax in axes[1:]: 
    ax.set_xscale('log', basex=2) 
    ax.set_yscale('log', basey=2) 

axes[0].set_title('Unlogged') 
axes[1].set_title('Logged') 

axes[2].axis([2**-2, 2**20, 2**-2, 2**20]) 
axes[2].set_title('Logged with wrong xlim/ylim') 

plt.tight_layout() 
plt.show() 

Answer 2

你混淆了什么单位给予xlim和ylim。他们不应该被称为xlim(log10(min), log10(max))但只是xlim(min, max)。它们处理轴上的最低和最高值，单位为x和y。

奇怪的显示在我看来似乎是你触发的一些错误，因为你要求在对数刻度上不能显示的负极小值（所有x的log(x)>0）。