Matplotlib 存在零值的对数刻度图

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介绍

在使用 Matplotlib 画图时，如果数据中存在零值，通常会在对数刻度图中出现问题。当出现这种情况时，通常会看到以下异常提示：

ValueError: Data has no positive values, and therefore cannot be log-scaled.

问题出在哪里？在对数刻度图上，『零值』和『负值』是无效的。那么要如何解决这个问题呢？接下来，我们会介绍两种方法来解决这个问题。

方法一：设置偏移量

设置偏移量，可以将所有的数据都向上偏移一个值，从而避免出现零值。以下是一个简单的例子：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成一组数据
x = np.arange(10)
y = np.random.rand(10)

# 对数刻度图
plt.semilogy(x, y)

# 设置偏移量
plt.ylim([1e-5, 1])

plt.show()

在此示例中，我们使用 plt.ylim([1e-5, 1]) 来设置偏移量，将图形的 y 轴范围从 0-1 更改为 1e-5 到 1。在此之后，我们便可以顺利地绘制出图形。

方法二：对数缩放

除了使用偏移量之外，我们还可以使用对数缩放技术。对数缩放可以将所有数据都压缩成一个更小的范围内，从而避免出现零值。以下是一个简单的例子：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成一组数据
x = np.arange(10)
y = np.random.rand(10)

# 对数刻度图
plt.semilogy(x, y, nonposy='clip')

plt.show()

在此示例中，我们需要使用 nonposy='clip' 参数，它的作用是将小于或等于零的 y 值剪切掉，而不是直接忽略它们。使用此选项，我们便可以正常地绘制出图形。

总结

在绘制 Matplotlib 中的对数刻度图时，我们应该避免出现『零值』和『负值』。在本文中，我们介绍了两种应对方法：设置偏移量和对数缩放。希望能够对你有所帮助。