[PYTHON] '로그'와 'symlog'의 차이점은 무엇입니까?

'로그'와 'symlog'의 차이점은 무엇입니까?

matplotlib에서 pyplot.xscale () 또는 Axes.set_xscale ()을 사용하여 축 크기를 설정할 수 있습니다. 두 함수 모두 세 가지 다른 스케일을 허용합니다. 'linear'| '로그'| 'symlog'.

'로그'와 'symlog'의 차이점은 무엇입니까? 내가했던 간단한 테스트에서, 그들은 똑같이 보였다.

설명서에 다른 매개 변수를 허용한다고 나와있는 문서는 알고 있지만 여전히 그 차이점을 이해하지 못합니다. 누군가 설명해 주시겠습니까? 샘플 코드와 그래픽이 있으면 대답이 가장 좋습니다! (또한 : 'symlog'라는 이름은 어디서 왔습니까?)

해결법

1. ==============================

   1.나는 마침내 그들 사이의 차이점을 이해하기 위해 약간의 실험을 할 시간을 얻었다. 여기에 내가 발견 한 것이있다.

   나는 마침내 그들 사이의 차이점을 이해하기 위해 약간의 실험을 할 시간을 얻었다. 여기에 내가 발견 한 것이있다.

   그래픽과 예제를 통해 모든 것을 이해하는 것이 훨씬 쉬워 질 것이라고 생각합니다.

   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 그림을 사용하여 각 그림을 저장했습니다.

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

   다음을 사용하여 그림 크기를 변경할 수 있음을 기억하십시오.

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

   (내 자신의 질문에 답하는 것에 대해 확신이 없으면 이것을 읽으십시오)

2. ==============================

   2.symlog는 로그와 비슷하지만 음모가 0에 가까울 때 범위가 무한대가되는 것을 피하기 위해 음모가 선형 인 값 범위를 정의 할 수 있습니다.

   symlog는 로그와 비슷하지만 음모가 0에 가까울 때 범위가 무한대가되는 것을 피하기 위해 음모가 선형 인 값 범위를 정의 할 수 있습니다.

   http://matplotlib.sourceforge.net/api/axes_api.html#matplotlib.axes.Axes.set_xscale

   로그 그래프에서는 0 값을 가질 수 없으며, 0에 가까울수록 그래프 아래쪽에서 무한히 아래쪽으로 급격히 떨어질 것입니다 (무한히 아래로). "음의 무한대 접근"을 얻습니다.

   symlog는 로그 그래프가 필요한 상황에서 도움이되지만 때때로 값이 0 또는 0으로 내려갈 수도 있지만 그래도 의미있는 방식으로 그래프에 표시 할 수 있기를 원합니다. symlog가 필요하면 알 수 있습니다.

from https://stackoverflow.com/questions/3305865/what-is-the-difference-between-log-and-symlog by cc-by-sa and MIT license