我想使用 matplotlib 绘制具有一个对数轴的图形。
我一直在阅读文档，但无法弄清楚语法。我知道这可能很简单，比如'scale=linear'情节论点，但我似乎无法正确理解
示例程序：
import pylab
import matplotlib.pyplot as plt
a = [pow(10, i) for i in range(10)]
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(2, 1, 1)
line, = ax.plot(a, color='blue', lw=2)
pylab.show()
您可以使用该Axes.set_yscale方法。Axes这允许您在创建对象后更改比例。这也将允许您构建一个控件，让用户在需要时选择比例。
要添加的相关行是：
ax.set_yscale('log')
您可以使用'linear'切换回线性刻度。这是您的代码的样子：
import pylab
import matplotlib.pyplot as plt
a = [pow(10, i) for i in range(10)]
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(2, 1, 1)
line, = ax.plot(a, color='blue', lw=2)
ax.set_yscale('log')
pylab.show()
首先，混合pylab和pyplot编码不是很整洁。更重要的是，pyplot 风格比使用 pylab 更受欢迎。
这是一个稍微清理过的代码，仅使用pyplot函数：
from matplotlib import pyplot
a = [ pow(10,i) for i in range(10) ]
pyplot.subplot(2,1,1)
pyplot.plot(a, color='blue', lw=2)
pyplot.yscale('log')
pyplot.show()
相关功能是pyplot.yscale()。如果您使用面向对象的版本，请将其替换为 method Axes.set_yscale()。请记住，您还可以使用pyplot.xscale()（或Axes.set_xscale()）更改 X 轴的比例。
检查我的问题'log'和'symlog'有什么区别？查看 matplotlib 提供的图形比例的一些示例。
您只需要使用符号学而不是情节：
from pylab import *
import matplotlib.pyplot as pyplot
a = [ pow(10,i) for i in range(10) ]
fig = pyplot.figure()
ax = fig.add_subplot(2,1,1)
line, = ax.semilogy(a, color='blue', lw=2)
show()
如果要更改对数的底，只需添加：
plt.yscale('log',base=2)
在 Matplotlib 3.3 之前，您必须使用 basex/basey 作为 log 的基础
我知道这有点离题，因为一些评论提到了ax.set_yscale('log')“最好的”解决方案，我认为可能需要反驳。我不建议使用ax.set_yscale('log')直方图和条形图。在我的版本（0.99.1.1）中，我遇到了一些渲染问题——不确定这个问题有多普遍。然而 bar 和 hist 都有可选的参数来设置 y-scale 为 log，这工作正常。
参考资料： http: //matplotlib.org/api/pyplot_api.html#matplotlib.pyplot.bar
http://matplotlib.org/api/pyplot_api.html#matplotlib.pyplot.hist
因此，如果您只是像我经常使用的那样简单地使用简单的 API（我在 ipython 中经常使用它），那么这很简单
yscale('log')
plot(...)
希望这对寻找简单答案的人有所帮助！:)。