“ log”和“ symlog”有什么区别？
问题内容：
在matplotlib中，我可以使用pyplot.xscale()或设置轴缩放Axes.set_xscale()。这两个函数接受三个不同的尺度：'linear'|
'log'| 'symlog'。
'log'和之间有什么区别'symlog'？在我做的一个简单测试中，它们看起来完全一样。
我知道文档说它们接受不同的参数，但是我仍然不了解它们之间的区别。有人可以解释一下吗？如果有一些示例代码和图形，答案将是最好的！（另：“符号”的名称从何而来？）
问题答案：
我终于找到了一些时间来做一些实验，以了解它们之间的区别。这是我发现的：
log仅允许使用正值，并允许您选择如何处理负值（mask或clip）。symlog表示对数 对称 ，并允许正值和负值。symlog允许在绘图内将范围设置为零左右，而不是对数，而是线性的。
我认为通过图形和示例，一切都将变得更加容易理解，因此让我们尝试一下：
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)
为了完整起见，我使用以下代码保存每个图：
# Default dpi is 80
pyplot.savefig('matplotlib_xscale_linear.png', dpi=50, bbox_inches='tight')
请记住，您可以使用以下方法更改图形大小：
fig = pyplot.gcf()
fig.set_size_inches([4., 3.])
# Default size: [8., 6.]
（如果您不知道我的回答我的问题，请阅读本）
