python - Matplotlib 和 Numpy : Log plot with high order numbers

Question

这个问题已经有答案了:

python+numpy: why does numpy.log throw an attribute error if its operand is too big? (2 个回答)

已关闭 5 年前。

我正在尝试使用 Matplotlib 在一个绘图上绘制几个点，该绘图的线条遵循 energy() 中定义的函数。这些点是等 ionic 体参数，线遵循使用多个德拜长度值连接它们的函数。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

n_pts = [10**21,10**19,10**23,10**11,10**15,10**14,10**17,10**6]
KT_pts = [10000,100,1000,0.05,2,0.1,0.2,0.01]  

n_set = np.logspace(6,25)
debye_set = 7.43*np.logspace(-1,-7,10)

def energy(n,debye):
    return n*(debye/7430)**2

fig,ax=plt.subplots()

ax.scatter(n_pts,KT_pts)

for debye in debye_set:
    ax.loglog(n_set,energy(n_set,debye))

plt.show()

这会出现以下错误:

AttributeError: 'int' object has no attribute 'log'

Answer 1

对于大于 64 位整数(在 64 位系统上)所能容纳的整数，Python 会自动执行奇怪的操作，例如 10**21。这样做时，numpy 将不会自动对此类对象使用 numpy dtype，而是使用对象 dtype。反过来，这不支持像 np.log 这样的 ufunc:

> np.log([10**3])
array([ 6.90775528])
> np.log([10**30])
AttributeError: 'int' object has no attribute 'log'

这里一个简单的解决方案是确保 numpy 将 n_pts(包含大数字的数组)转换为它实际可以使用的数据类型，例如 float:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

n_pts = np.array([10**21,10**19,10**23,10**11,10**15,10**14,10**17,10**6], dtype='float')
KT_pts = [10000,100,1000,0.05,2,0.1,0.2,0.01]

n_set = np.logspace(6,25)
debye_set = 7.43*np.logspace(-1,-7,10)

def energy(n,debye):
    return n*(debye/7430)**2

fig,ax=plt.subplots()

ax.scatter(n_pts,KT_pts)

for debye in debye_set:
    ax.loglog(n_set,energy(n_set,debye))

plt.show()