python

나는 마침내 그들 사이의 차이점을 이해하기 위해 몇 가지 실험을 할 시간을 찾았습니다. 내가 발견 한 내용은 다음과 같습니다.

• log양수 값만 허용하고 음수 값 ( mask또는 clip) 을 처리하는 방법을 선택할 수 있습니다 .
• symlog대칭 로그를 의미하며 양수 및 음수 값을 허용합니다.
• symlog 플롯 내에서 0 주변의 범위를 설정할 수 있습니다.

그래픽과 예제를 통해 모든 것이 훨씬 더 이해하기 쉬워 질 것이라고 생각하므로 시도해 봅시다.

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')

# 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')

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

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

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

완전성을 위해 다음 코드를 사용하여 각 그림을 저장했습니다.

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

다음을 사용하여 Figure 크기를 변경할 수 있습니다.

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

(내 질문에 대한 답이 확실하지 않다면 이것을 읽으십시오 )

답변

    ax = sns.scatterplot(x= 'Score', y ='Total Amount Deposited', data = df, hue = 'Predicted Category')

    ax = sns.scatterplot(x= 'Score', y ='Total Amount Deposited', data = df, hue = 'Predicted Category')

    ax.set_xscale('log')
    ax.set_yscale('log')
    ax.set(xlabel='Score, log', ylabel='Total Amount Deposited, log')

    ax = sns.scatterplot(x= 'Score', y ='Total Amount Deposited', data = df, hue = 'Predicted Category')

    ax.set_xscale('symlog')
    ax.set_yscale('symlog')
    ax.set(xlabel='Score, symlog', ylabel='Total Amount Deposited, symlog')