création d'un tracé d'axes carrés avec des échelles log2 dans matplotlib

Je voudrais faire un carré à l'axe du nuage de points avec matplotlib. Normalement à l'aide de set_scale("log") fonctionne très bien, mais il me limite à log10. Je voudrais faire la parcelle en log2. J'ai vu la solution ici: Comment produire de façon exponentielle à l'échelle de l'axe?

mais c'est assez compliqué et ne fonctionne pas si vous avez 0 de valeurs dans vos tableaux, dont je ne. Je voudrais simplement ignorer ceux qui, comme les autres fonctions de numpy faire.

Par exemple:

log2scatter(data1, data2)

où data1 et data2 contenir 0s doit avoir une échelle logarithmique sur l'axe x et y, avec logarithmique espacés les tiques. Tout comme log10, à l'exception de log2...

Grâce.

source d'informationauteur user248237dfsf

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Il suffit de spécifier basex=2 ou basey=2.
```
import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots()
ax.set_xscale('log', basex=2)
ax.set_yscale('log', basey=2)

ax.plot(range(1024))
plt.show()
```
Pour le passage à zéro de comportement, ce que vous avez fait allusion à une "Symétrique du Journal" l'intrigue (un.k.un. "symlog"). Pour ce qu'il vaut, les données ne sont pas filtrés, c'est juste un récit linéaire proche de 0 et de l'historique de la parcelle partout ailleurs. C'est l'échelle qui change, pas les données.

Normalement vous devriez juste faire ax.set_xscale('symlog', basex=2)mais en utilisant un non-10 base semble être buggé pour le moment pour symlog parcelles.

Modifier:
Heh! Le bug semble être due à une erreur classique: à l'aide d'une mutable argument par défaut.

J'ai déposé un rapport de bug, mais si vous avez envie de le fixer, vous aurez besoin de faire une modification mineure à lib/matplotlib/ticker.py, autour de la ligne de 1376, dans le __init__ méthode de SymmetricalLogLocator.

Au lieu de
```
def __init__(self, transform, subs=[1.0]):
    self._transform = transform
    self._subs = subs
    ...
```
De le changer pour quelque chose de similaire à:
```
def __init__(self, transform, subs=None):
    self._transform = transform
    if subs is None:
        self._subs = [1.0]
    else:
        self._subs = subs
    ....
```
Avec ce changement, il se comporte comme prévu...
```
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

fig, ax = plt.subplots()
ax.set_xscale('symlog', basex=2)
ax.set_yscale('symlog', basey=2)

x = np.arange(-1024, 1024)
ax.plot(x, x)

plt.show()
```
3

Si vous utilisez plt.xscalevous avez encore besoin de spécifier basexpas base:
```
plt.figure()
plt.plot(x, y)
plt.xscale('log', basex=2)
plt.show()
```

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