[解決済み] log」と「symlog」の違いは何ですか？

質問

で matplotlib を使えば、軸のスケーリングを設定することができます。 pyplot.xscale() または Axes.set_xscale() . どちらの関数も3つの異なるスケールを受け入れる。 'linear' | 'log' | 'symlog' .

とはどのような違いがあるのでしょうか。 'log' と 'symlog' ? 私が行った簡単なテストでは、どちらもまったく同じに見えました。

私はドキュメントがそれらが異なるパラメータを受け入れると言うことを知っていますが、私はまだそれらの間の違いを理解していません。誰かがそれを説明することができますか？回答は、いくつかのサンプル コードとグラフィックがあれば最高です! (また、'symlog'という名前はどこから来たのでしょうか?)

どのように解決するのですか？

私はようやく時間を見つけて、両者の違いを理解するために、いくつかの実験を行いました。以下は、私が発見したことです。

• log は正の値のみを許可し、負の値をどのように扱うかを選択することができます ( mask または clip ).
• symlog というのは 対称ログ を意味し、正と負の値を許容します。
• symlog は、プロットが対数の代わりに線形になる範囲内で、ゼロの周りの範囲を設定することができます。

図と例で理解しやすくなると思いますので、試してみましょう。

import numpy
from matplotlib import pyplot

# Enable interactive mode
pyplot.ion()

# Draw the grid lines
pyplot.grid(True)

# Numbers from -50 to 50, with 0.1 as step
xdomain = numpy.arange(-50,50, 0.1)

# Plots a simple linear function 'f(x) = x'
pyplot.plot(xdomain, xdomain)
# Plots 'sin(x)'
pyplot.plot(xdomain, numpy.sin(xdomain))

# 'linear' is the default mode, so this next line is redundant:
pyplot.xscale('linear')

<イグ

# How to treat negative values?
# 'mask' will treat negative values as invalid
# 'mask' is the default, so the next two lines are equivalent
pyplot.xscale('log')
pyplot.xscale('log', nonposx='mask')

<イグ

# 'clip' will map all negative values a very small positive one
pyplot.xscale('log', nonposx='clip')

<イグ

# 'symlog' scaling, however, handles negative values nicely
pyplot.xscale('symlog')

<イグ

# And you can even set a linear range around zero
pyplot.xscale('symlog', linthreshx=20)

<イグ

念のため、各図を保存するために以下のコードを使用しました。

# Default dpi is 80
pyplot.savefig('matplotlib_xscale_linear.png', dpi=50, bbox_inches='tight')

で図の大きさを変更できることを覚えておいてください。

fig = pyplot.gcf()
fig.set_size_inches([4., 3.])
# Default size: [8., 6.]

(私が自分の質問に答えるのが不安な場合は、次の文章を読んでください。 これ )