Seaborn Factorplot 的对数网格线

Question

我正在尝试在数据帧上使用 seaborn factorplot 绘制对数图，如下所示

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

l1 = [0.476, 0.4427, 0.378, 0.2448, 0.13, 0.004, 0.012, 0.0933, 3.704e-05, 
    1.4762e-06, 4.046e-08, 2.99e-10, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0]

df = pd.DataFrame(l1, columns=["y"])
df.reset_index(inplace=True)

g = sns.factorplot(x='index',y='y', data=df, aspect=2, size=8)
g.fig.get_axes()[0].set_yscale('log')
plt.grid(True,which="both",ls="--",c='gray')  

plt.show()

我得到下图。

尽管我将 Y 轴刻度更改为对数并使用了两条网格线，但最终数字没有对数刻度刻度。但是，当与另一组值一起使用时，相同的代码给了我下图。在这种情况下，最小值限制为 10^-7

l2 = [0.29, 0.111, 0.0285, 0.0091, 0.00045, 5.49759e-05, 1.88819e-06, 0.0, 0.0, 0.0]
df = pd.DataFrame(l2, columns=["y"])
# same code as above

知道我哪里错了吗？

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更新 1

我按照 Diziet 的回答，并按如下方式强制了主要和次要刻度

g.ax.yaxis.set_minor_locator(tkr.LogLocator(base=10, subs='all'))
g.ax.yaxis.set_minor_formatter(tkr.NullFormatter())
g.ax.set_yscale('log')


g.ax.grid(True,which="both",ls="--",c='gray')  

但还是没有解决问题

Answer 1

问题在于，为了在自动选择的主要刻度彼此相距十多年的情况下设置刻度的位置，似乎需要设置定位器的 subs 参数以及 @ 987654325@ 手动。在这里，mticker.LogLocator(base=10, subs=np.arange(0.1,1,0.1),numticks=10)。

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.ticker as mticker
import seaborn as sns

l1 = [0.476, 0.4427, 0.378, 0.2448, 0.13, 0.004, 0.012, 0.0933, 3.704e-05, 
    1.4762e-06, 4.046e-08, 2.99e-10, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0] 
df = pd.DataFrame(l1, columns=["y"])
df.reset_index(inplace=True)

g = sns.factorplot(x='index',y='y', data=df, aspect=2, size=8)
g.ax.set_yscale('log')

plt.grid(True,which="both",ls="--",c='gray')  

locmin = mticker.LogLocator(base=10, subs=np.arange(0.1,1,0.1),numticks=10)  
g.ax.yaxis.set_minor_locator(locmin)
g.ax.yaxis.set_minor_formatter(mticker.NullFormatter())

plt.show()

更一般的也看this question。

Answer 2

我不认为你做错了什么。在我看来，在您的第一个示例中，matplotlib 决定（出于我不知道的原因）不显示任何小刻度，而在第二个示例中确实如此。

解决问题的一种方法是强制显示次要刻度：

g = sns.factorplot(...)

ax = g.axes.flatten()[0]
ax.set_yscale('log')
ax.yaxis.set_minor_locator(matplotlib.ticker.LogLocator(base=10.0, subs='all'))
ax.yaxis.set_minor_formatter(matplotlib.ticker.NullFormatter())

plt.grid(True,which="both",ls="--",c='gray')