以Matplotlib中的名称绘制线性、对数、logit和symlog yscale类？

在数据可视化中，Matplotlib是一种流行的工具，可以使用它轻松创建图表和绘图。通过使用不同的y轴缩放类型，可以使可视化效果更加清晰。本文将介绍一些常见的y轴缩放类型，包括线性、对数、logit和symlog，在Matplotlib中实现它们的方法并提供相关示例代码。

线性缩放的y轴

线性缩放是默认的缩放类型，它使y轴数据直接按比例图案显示。在Matplotlib中，可以使用 plt.plot 函数来绘制线性图表，如下所示:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, 10, 1000)
y = np.sin(x)

plt.plot(x, y)
plt.show()

输出结果为一条线性图

对数缩放的y轴

对数缩放是另外一种常见的y轴缩放类型。对数缩放的关键在于，每个数据点的y轴值不再是线性的，而是对数的。如下所示，通过简单的修改代码，可以将上述线性缩放图转化为对数缩放：

plt.plot(x, y)
plt.yscale('log')
plt.show()

输出结果为一张对数缩放的图表

从上图可以看出，在对数缩放的情况下，数据点更加集中于较小的y轴值（0.1到10之间），而较大的y轴值（10到100之间）分散在图表的上半部分。

对数变换的基础

对数对于缩放和可视化数据来说是非常有用的，这是因为对数之间的距离更为均匀，而不是线性距离。这意味着，对数距离相等的两个数据点在对数坐标轴上彼此导致同样的距离的视觉差异，与线性转换的距离是不同的。

以10为底的对数通常被称为常用对数，符号是log10，即 $log_{10}(x)$ ，作用是将数值x转化为10为底的对数值 y。

x = 1
y = np.log10(x)
print(y)  # 0.0

另外一个常见的对数底数是e，有时被称为自然对数。它通常用符号ln表示，即loge，代表 $log_{e}(x)$ 。

x = 1
y = np.log(x)
print(y)  # 0.0

logit缩放

logit缩放是一种将概率分布压缩到位于0和1之间的技术，它为度量向量中的不同变量提供标准化比较。在Matplotlib中，plt.plot 函数也可以支持logit缩放模式。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, 1, 1000)
y = x

plt.plot(x, y)
plt.yscale('logit')
plt.show()

输出结果为一张logit缩放的图表

缩放的结果是数据点更加集中于较小的y轴值，呈现出渐进中心属性的现象，即当x趋近于0时，y轴值会很快地趋近于0，而当x趋近于1时，y轴值也会很快地趋近于1。

symlog缩放

symlog缩放与log缩放有些相似，它也是一种对数刻度缩放，但同时也拥有线性刻度。symlog缩放常用于显示一些极端值，同时又保持较低值的正确缩放。在Matplotlib中，也可以使用plt.plot 函数实现symlog缩放。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(-10, 10, 1000)
y = np.sin(x)

plt.plot(x, y)
plt.yscale('symlog', linthresh=0.01)
plt.show()

输出结果为一张symlog缩放的图表

图表中的y轴标签显示了对于小于linthresh的值，将使用线性缩放。对于大于linthresh的值，则使用对数缩放，以实现对低值和高值的同时缩放。在上图中，一些负数值的位置上出现了log的标记。这是由于x轴的符号改变了，因此需要在y轴上添加标记来固定符号。

结论

本文通过介绍Matplotlib中的y轴缩放类型，包括线性、对数、logit和symlog，以及相应的示例代码，希望您对于y轴缩放类型的理解有所增加。在数据可视化中选择合适的缩放类型是非常重要的，具有很大的影响力。如果您希望将图表中的y轴标度缩放到指定的比例，Matplotlib中提供了很多灵活的方法，您可以根据实际需求来选择不同的缩放类型和对应的参数。