python - 在 matplotlib 中对大记录值使用对数刻度而不会溢出

Question

如何为已经记录但太大而无法取幂回到线性刻度的值设置对数刻度？示例:

import matplotlib.pylab as plt
import numpy as np

def f_returns_verylarge_logs():
    # some computation here that returns very small numbers on a log scale
    # (meaning large negative numbers in log units)
    log10_y = [3000, 3100, 3200]
    return log10_y

ax1 = plt.subplot(2, 1, 1)
x = [1, 2, 3]
# y values are small, so it is no problem to keep them
# around in LINEAR scale
y = [50, 100, 200]
plt.plot(x, y)
plt.xlabel("x")
plt.ylabel("y")
ax1.set(yscale="log")
ax2 = plt.subplot(2, 1, 2)
x = [1, 2, 3]
log_y = f_returns_verylarge_logs()
y = np.power(10., log_y) 
plt.plot(x, y)
plt.xlabel("x")
plt.ylabel("y")
ax2.set(yscale="log")
plt.show()

这会产生溢出错误:

RuntimeWarning: overflow encountered in power
  y = np.power(10., log_y)

我们的目标是让底部绘图工作并且看起来(在 yticks/标签方面)像顶部没有取消记录 log_y 因为它会导致溢出。

一个糟糕的解决方案是缩小日志值然后取消记录它们，如下所示:

plt.figure()
scaled_log_y = np.array(log_y) / 100.
scaled_unlog_y = np.power(10., scaled_log_y)
plt.plot(x, scaled_unlog_y)
plt.gca().set(yscale="log")
plt.ylabel("y (units are wrong)")
plt.xlabel("x")
plt.show()

但这给出了错误的单位:对于 3000，它说的是 10^30 而不是 10^3000。

Answer 1

可能您想要类似下面的内容，其中位置 n 的每个刻度都简单地标记为 "10^n"。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.ticker as mticker

x = [1, 2, 3]
y1 = [50, 100, 200]
y2 = [3000, 3100, 3200]

ax1 = plt.subplot(2, 1, 1)
ax1.plot(x, y1)
ax1.set_xlabel("x")
ax1.set_ylabel("y")
ax1.set(yscale="log")

ax2 = plt.subplot(2, 1, 2)

ax2.plot(x, y2)
ax2.set_xlabel("x")
ax2.set_ylabel("y")
ax2.yaxis.set_major_formatter(mticker.FuncFormatter(lambda x,_: f"$10^{{{int(x)}}}$"))

plt.show()