Numpy 和 Matplotlib 绘制对数数据时的问题，并设置其 x/y 范围

在本文中，我们将介绍使用 Numpy 和 Matplotlib 绘制对数类型数据时可能会遇到的问题，并探讨一些解决方法。同时，我们还会涉及如何设置数据的 x/y 范围以及常见的绘图函数的使用。

阅读更多：Numpy 教程

对数数据的绘制问题

在绘制对数数据时，常见的问题是绘图时出现 log(0) 的情况，这会导致无法绘制出整幅图像。解决这个问题的方法是通过将 y 轴的下限设为一个较小的值（例如1e-6），从而确保所有的数据都在绘图范围之内。此外，还可以使用 Numpy 库中的 nan_to_num() 函数将 log(0) 转换成一个极小的值，例如1e-16，以此来避免出现错误。

接下来我们通过代码展示这个过程：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成对数数据
data = np.logspace(-6, 0, num=100)

# 绘制图像，设置 y 轴的下限为1e-6
plt.plot(data)
plt.ylim(1e-6, None) 

plt.show()

此时，我们就可以成功绘制出一张含有对数数据的图像。

数据的范围设置

为了让数据的特征更加明显地展现在图像中，我们需要对数据的范围进行设置。在 Matplotlib 中，我们可以通过 xlim() 和 ylim() 函数来实现。

例如，下面的代码演示了如何将 x 轴的范围从0到10，y 轴的范围从-1到1：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成数据
x = np.linspace(0, 20, num=100)
y = np.sin(x)

# 绘制图像
plt.plot(x, y)

# 设置 x/y 轴的范围
plt.xlim(0, 10)
plt.ylim(-1, 1)

plt.show()

常见绘图函数的使用

Matplotlib 中有许多常见的绘图函数，例如 scatter(), hist(), bar() 等。下面我们展示几个常见的例子，帮助读者更好地理解这些函数的使用。

scatter()

scatter() 函数用于绘制散点图。我们可以通过指定颜色、大小和形状来定制散点的外观。下面的代码演示了如何绘制一个随机生成的散点图：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成随机数据
x = np.random.randn(100)
y = np.random.randn(100)

# 绘制散点图
plt.scatter(x, y, s=20, c="red", alpha=0.5)

plt.show()

hist()

hist() 函数用于绘制直方图。我们可以指定直方图的统计区间及其数量，从而更好地描述数据的分布情况。下面的代码演示了如何绘制一个随机生成的直方图：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成随机数据
data = np.random.randn(1000)

# 绘制直方图
plt.hist(data, bins=30, alpha=0.5, color="green")

plt.show()

bar()

bar() 函数用于绘制柱状图。我们可以指定每个柱子的高度及其颜色等属性，从而更好地描述数据的特征。下面的代码演示了如何绘制一个随机生成的柱状图：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成随机数据
data =np.random.randint(1, 10, size=5)

# 绘制柱状图
plt.bar(np.arange(5), data, color="orange")

plt.show()