matplotlib 显示日志或 logit 的网格 - Python

在数据可视化中，对数值进行对数变换能够更好的展示数据的差异，尤其是当数据的差异非常大时。在 python 中，我们可以使用 matplotlib 来完成对数变换的可视化，并且提供日志或 logit 的网格显示，本文将介绍如何使用 matplotlib 在 python 中完成这个功能。

日志或 logit 的网格显示

对数变换通常用于数据的可视化，但它们也可以用于坐标轴的标度。matplotlib 提供两种方法来表示对数坐标轴：log 和 logit。log 是常规的对数坐标轴，而 logit 则可以在 0 和 1 之间尽可能平滑的扩展数据。

使用如下代码片段可以展示一个 logit 坐标轴：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0.001, 1, 1000, endpoint=False)
y = x**(-1) * (1 - x)**(-1)

fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 5))

ax.semilogy(x, y)
ax.semilogy(1 - x, y)

ax.set_xlim(0, 1)
ax.set_ylim(1e-8, 1e3)

ax.xaxis.set_tick_params(which='both', direction='inout')
ax.yaxis.set_tick_params(which='both', direction='inout')

ax.text(0.01, 0.01, '$y = x^{-1}(1-x)^{-1}$',
        fontsize=16)

ax.set_xlabel('x', fontsize=14)
ax.set_ylabel('y', fontsize=14)

# Add logit grid
ax.grid(which='major', axis='x', ls='-', c='gray', alpha=0.2)
ax.grid(which='major', axis='y', ls='-', c='gray', alpha=0.2)
ax.grid(which='minor', axis='x', ls='-', c='gray', alpha=0.2)
ax.grid(which='minor', axis='y', ls='-', c='gray', alpha=0.2)

plt.show()

其中使用 semilogy 函数将 y 轴改为对数坐标轴，并使用 set_xlim 和 set_ylim 来设置坐标轴的范围。xaxis.set_tick_params 和 yaxis.set_tick_params 函数则控制了坐标轴的刻度线的属性。ax.grid 函数用于添加日志或 logit 的网格。

总结

matplotlib 提供了日志或 logit 的网格，可用于对坐标轴进行对数变换和对数比例的可视化。对于对数坐标轴的展示需求，我们可以通过实现上述代码片段来实现。