matplotlib의 사용자 지정 로그 축 배율

Question

일반적인 '로그'배율 옵션 대신 math.log (1 + x)를 사용하여 플롯의 x 축 배율을 조정하려고합니다. 일부 사용자 지정 스케일링 예제지만 내 작품을 얻을 수 없어! 여기 내 MWE는 다음과 같습니다

import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np 
import math 
from matplotlib.ticker import FormatStrFormatter 
from matplotlib import scale as mscale 
from matplotlib import transforms as mtransforms 

class CustomScale(mscale.ScaleBase): 
    name = 'custom' 

    def __init__(self, axis, **kwargs): 
     mscale.ScaleBase.__init__(self) 
     self.thresh = None #thresh 

    def get_transform(self): 
     return self.CustomTransform(self.thresh) 

    def set_default_locators_and_formatters(self, axis): 
     pass 

    class CustomTransform(mtransforms.Transform): 
     input_dims = 1 
     output_dims = 1 
     is_separable = True 

     def __init__(self, thresh): 
      mtransforms.Transform.__init__(self) 
      self.thresh = thresh 

     def transform_non_affine(self, a): 
      return math.log(1+a) 

     def inverted(self): 
      return CustomScale.InvertedCustomTransform(self.thresh) 

    class InvertedCustomTransform(mtransforms.Transform): 
     input_dims = 1 
     output_dims = 1 
     is_separable = True 

     def __init__(self, thresh): 
      mtransforms.Transform.__init__(self) 
      self.thresh = thresh 

     def transform_non_affine(self, a): 
      return math.log(1+a) 

     def inverted(self): 
      return CustomScale.CustomTransform(self.thresh) 

# Now that the Scale class has been defined, it must be registered so 
# that ``matplotlib`` can find it. 
mscale.register_scale(CustomScale) 

z = [0,0.1,0.3,0.9,1,2,5] 
thick = [20,40,20,60,37,32,21] 

fig = plt.figure(figsize=(8,5)) 
ax1 = fig.add_subplot(111) 
ax1.plot(z, thick, marker='o', linewidth=2, c='k') 

plt.xlabel(r'$\rm{redshift}$', size=16) 
plt.ylabel(r'$\rm{thickness\ (kpc)}$', size=16) 
plt.gca().set_xscale('custom') 
plt.show() 

Answer 1

규모가 transform_non_affine 방법을 제공 할 필요가 각각 두 개의 변환 클래스로 구성되어 있습니다. 하나의 클래스는 데이터에서 log(a+1)이 될 좌표를 표시하기 위해 변환해야하며, 다른 하나는 역함수이며 디스플레이에서 데이터 좌표로 변환해야합니다.이 경우는 exp(a)-1입니다.

이러한 메서드는 numpy 배열을 처리해야하므로 수학 패키지의 numpy 함수 대신 numpy 함수를 사용해야합니다.

class CustomTransform(mtransforms.Transform): 
    .... 

    def transform_non_affine(self, a): 
     return np.log(1+a) 

class InvertedCustomTransform(mtransforms.Transform): 
    .... 

    def transform_non_affine(self, a): 
     return np.exp(a)-1 

하기 matplotlib에서 통상의 로그 스케일 math.log베이스 (10) '()의 로그를 사용