Comment déplacer l'emplacement de l'axe de l'axe du journal (pour 10) dans un graphique à barres en Python (Pandas ou matplotlib)

Question

Sur l'axe Y (échelle logarithmique), pourquoi la plage 0-10 est-elle plus petite que les autres plages (10-100, 100-1000, etc.). Existe-t-il un moyen d'ajuster l'emplacement de la marque et de la valeur x tick? Je veux montrer les petites valeurs clairement.

word_freqs, words 
([[7637.78430956, 1938.76578683, 208.902929772, 40.3146004823, 
120.943801447], 
[6.99469414131, 46.9678505732, 51.2011611144, 0, 93.9478658318], 
[3773.94093782, 188.697046891, 943.485234456, 849.13671101, 377.394093782]], 
['energiestadt','energiepolitik','energieversorgung','energietag', 
'energiestrategie']) 

Mon script pour le faire est Reference:

import pandas as pd 
import matplotlib.pyplot as plt 
raw_data = {'Words': words, 
'energie_energiestadt': word_freqs[0], 
'energie_march2017': word_freqs[1], 
'energie_smartcity': word_freqs[2]} 
df = pd.DataFrame(raw_data, columns = ['Words', 'energie_energiestadt', 
'energie_march2017', 'energie_smartcity']) 
df 

# Setting the positions and width for the bars 
pos = list(range(len(df['energie_energiestadt']))) 
width = 0.25 

# Plotting the bars 
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10,5)) 

# Create a bar with energie_energiestadt data, 
# in position pos, 
plt.bar(pos, 
     #using df['energie_energiestadt'] data, 
     df['energie_energiestadt'], 
     # of width 
     width, 
     # with alpha 0.5 
     alpha=0.5, 
     # with color 
     color='#EE3224', 
     # with label the first value in Words 
     label=df['Words'][0]) 

# Create a bar with energie_march2017 data, 
# in position pos + some width buffer, 
plt.bar([p + width for p in pos], 
     #using df['energie_march2017'] data, 
     df['energie_march2017'], 
     # of width 
     width, 
     # with alpha 0.5 
     alpha=0.5, 
     # with color 
     color='#F78F2E', 
     # with label the second value in Words 
     label=df['Words'][1]) 

# Create a bar with energie_smartcity data, 
# in position pos + some width buffer, 
plt.bar([p + width*2 for p in pos], 
     #using df['energie_smartcity'] data, 
     df['energie_smartcity'], 
     # of width 
     width, 
     # with alpha 0.5 
     alpha=0.5, 
     # with color 
     color='#FFC222', 
     # with label the third value in Words 
     label=df['Words'][2], log=1) 

# Set the y axis label 
ax.set_ylabel('Frequency') 

# Set the chart's title 
ax.set_title('Frequency of words in different texts') 

# Set the position of the x ticks 
ax.set_xticks([p + 1.5 * width for p in pos]) 

# Set the labels for the x ticks 
ax.set_xticklabels(df['Words']) 

# Setting the x-axis and y-axis limits 
plt.xlim(min(pos)-width, max(pos)+width*4) 
plt.ylim([0, max(df['energie_energiestadt'] + df['energie_march2017'] + 
df['energie_smartcity'])]) 

# Adding the legend and showing the plot 
plt.legend(['energie energiestadt', 'energie march2017', 'energie 
smartcity'], loc='upper right') 
plt.grid() 
plt.show() 

Answer 1

Les limites de l'axe y peuvent être réglés à l'aide ax.set_ylim() ou plt.ylim(). Évidemment, 0 ne peut pas être une limite sur une échelle logarithmique, donc vous devez utiliser un nombre positif, par ex. ax.set_ylim((1e-1,None))

import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np 


y = [7637.78, 1938.77, 208.9, 40.31, 120.94, 6.99, 46.97, 
    51.2, 0.0, 93.95, 3773.94, 188.7, 943.49, 849.14, 377.39] 

y = np.array(y) 

fig, ax = plt.subplots() 
ax.bar(range(len(y)), y) 
ax.set_yscale("log") 
ax.set_ylim((1e-1,None)) 
plt.show()