用对数比例绘制 mplot3d / axes3D xyz 曲面图？

Question

我一直在寻找解决这个简单问题的方法，但我在任何地方都找不到！有大量帖子详细介绍了 2D 数据的半对数/对数对数绘图，例如plt.setxscale('log') 但是我有兴趣在 3d 图上使用对数刻度（mplot3d）。

我手头没有确切的代码，所以不能在这里发布，但是下面的简单示例应该足以解释这种情况。我目前正在使用 Matplotlib 0.99.1，但很快就会更新到 1.0.0 - 我知道我必须更新我的代码以实现 mplot3d。

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
from matplotlib import cm
from matplotlib.ticker import LinearLocator, FixedLocator, FormatStrFormatter
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

fig = plt.figure()
ax = Axes3D(fig)
X = np.arange(-5, 5, 0.025)
Y = np.arange(-5, 5, 0.025)
X, Y = np.meshgrid(X, Y)
R = np.sqrt(X**2 + Y**2)
Z = np.sin(R)
surf = ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap=cm.jet, extend3d=True)
ax.set_zlim3d(-1.01, 1.01)

ax.w_zaxis.set_major_locator(LinearLocator(10))
ax.w_zaxis.set_major_formatter(FormatStrFormatter('%.03f'))

fig.colorbar(surf)

plt.show()

上面的代码在 3D 中可以很好地绘制，但是三个比例（X、Y、Z）都是线性的。我的“Y”数据跨越了几个数量级（比如 9！），因此将其绘制在对数刻度上会非常有用。我可以通过获取“Y”的日志、重新创建 numpy 数组并以线性比例绘制 log(Y) 来解决这个问题，但是在真正的 python 风格中，我正在寻找更智能的解决方案，它将数据绘制在对数刻度。

是否可以使用对数刻度生成我的 XYZ 数据的 3D 曲面图，理想情况下，我希望 X 和 Z 在线性刻度上，Y 在对数刻度上？

任何帮助将不胜感激。请原谅上述示例中的任何明显错误，如前所述，我没有确切的代码，因此根据我的记忆更改了 matplotlib 库示例。

谢谢

Answer 1

由于我遇到了同样的问题，而 Alejandros 的回答并没有产生预期的结果，所以这是我目前发现的结果。

3D 坐标轴的对数缩放是 matplotlib 中的一个持续问题。目前您只能使用以下命令重新标记轴：

ax.yaxis.set_scale('log')

但是，这不会导致坐标轴按对数缩放，而是标记为对数。 ax.set_yscale('log') 将导致 3D 异常

见githubissue 209

因此你仍然需要重新创建 numpy 数组

Answer 2

我从问题 209 中获得灵感，想出了一个简单易用的解决方案。您定义了一个小型格式化函数，您可以在其中设置自己的符号。

import matplotlib.ticker as mticker

# My axis should display 10⁻¹ but you can switch to e-notation 1.00e+01
def log_tick_formatter(val, pos=None):
    return f"$10^{{{int(val)}}}$"  # remove int() if you don't use MaxNLocator
    # return f"{10**val:.2e}"      # e-Notation

ax.zaxis.set_major_formatter(mticker.FuncFormatter(log_tick_formatter))
ax.zaxis.set_major_locator(mticker.MaxNLocator(integer=True))

set_major_locator 将指数设置为仅使用整数 10⁻¹、10⁻² 而不使用 10^-1.5 等。Source

Important! 如果您不使用 set_major_locator 并且想要显示 10^-1.5 则在 return 语句中删除转换 int() 否则它仍将打印 10⁻¹ 而不是 10^-1.5。

Example:

自己试试吧！

from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.ticker as mticker

fig = plt.figure(figsize=(11,8))
ax1 = fig.add_subplot(121,projection="3d")

# Grab some test data.
X, Y, Z = axes3d.get_test_data(0.05)
# Now Z has a range from 10⁻³ until 10³, so 6 magnitudes
Z = (np.full((120, 120), 10)) ** (Z / 20)
ax1.plot_wireframe(X, Y, Z, rstride=10, cstride=10)
ax1.set(title="Linear z-axis (small values not visible)")


def log_tick_formatter(val, pos=None):
    return f"$10^{{{int(val)}}}$"


ax2 = fig.add_subplot(122,projection="3d")

# You still have to take log10(Z) but thats just one operation
ax2.plot_wireframe(X, Y, np.log10(Z), rstride=10, cstride=10)
ax2.zaxis.set_major_formatter(mticker.FuncFormatter(log_tick_formatter))
ax2.zaxis.set_major_locator(mticker.MaxNLocator(integer=True))
ax2.set(title="Logarithmic z-axis (much better)")
plt.savefig("LinearLog.png", bbox_inches='tight')
plt.show()

Answer 3

在 osx 中：运行 ax.zaxis._set_scale('log')（注意下划线）

Answer 4

您所要做的就是定义您想要的轴的比例。例如，如果你希望 x 和 y 轴在对数刻度上，你应该写：

ax.xaxis.set_scale('log')
ax.yaxis.set_scale('log')

最终：

ax.zaxis.set_scale('log')

Answer 5

由于问题 209 没有解决方案。但是，您可以尝试这样做：

ax.plot_surface(X, np.log10(Y), Z, cmap='jet', linewidth=0.5)

如果在“Y”中有一个 0，它将出现警告但仍然有效。由于此警告颜色图不起作用，因此请尽量避免使用 0 和负数。例如：

   Y[Y != 0] = np.log10(Y[Y != 0])
ax.plot_surface(X, Y, Z, cmap='jet', linewidth=0.5)

Answer 6

我想要一个符号图，并且由于我手动填充数据数组，我只是创建了一个自定义函数来计算日志以避免在数据为 bar3d 中出现负条：

import math as math

def manual_log(data):
  if data < 10: # Linear scaling up to 1
    return data/10
  else: # Log scale above 1
    return math.log10(data)

由于我没有负值，所以我没有在这个函数中实现处理这个值，但应该不难改变它。