¿Cuál es la diferencia entre 'log' y 'symlog'?

Question

En matplotlib, puedo establecer la escala del eje usando pyplot.xscale() o Axes.set_xscale(). Ambas funciones aceptan tres escalas diferentes: 'linear' | 'log' | 'symlog'.

¿Cuál es la diferencia entre 'log' y 'symlog'? En una simple prueba que hice, ambos parecían exactamente iguales.

Sé que la documentación dice que aceptan diferentes parámetros, pero sigo sin entender la diferencia entre ellos. ¿Alguien puede explicarlo? ¡La respuesta será la mejor si tiene algún código de muestra y gráficos! (también: ¿de dónde viene el nombre 'symlog'?)

Answer 1

Finalmente encontré algo de tiempo para hacer algunos experimentos con el fin de entender la diferencia entre ellos. Esto es lo que descubrí:

• log sólo permite valores positivos, y le permite elegir cómo manejar los negativos (mask o clip).
• symlog significa registro simétrico, y permite valores positivos y negativos.
• symlog permite establecer un rango alrededor de cero dentro de la trama será lineal en lugar de logarítmico.

Creo que todo va a conseguir mucho más fácil de entender con gráficos y ejemplos, así que vamos a tratar de ellas:

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) 

simplemente para la corrección, he utilizado el siguiente código para guardar cada figura:

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

Recuerde que puede cambiar el tamaño de la figura utilizando:

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

(Si no está seguro acerca de mí responder a mi propia pregunta, lea this)

Answer 2

symlog es como un registro, pero le permite definir un rango de valores cercanos a cero dentro del cual el trazado es lineal, para evitar que la trama llegue al infinito alrededor de cero.

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

En un gráfico de registro, que nunca puede tener un valor cero, y si usted tiene un valor que se aproxima a cero, que se alza hacia abajo lejos de la parte inferior de la gráfica (infinitamente hacia abajo) porque cuando tomas "log (acercándose a cero)" obtienes "acercándose al infinito negativo".

symlog lo ayudaría en situaciones en las que desea tener un gráfico de registro, pero cuando el valor a veces puede bajar hacia, o hacia cero, pero aún desea poder mostrar eso en el gráfico en una de manera significativa. Si necesita symlog, lo sabría.