Как нарисовать гистограммы для очень малых значений в Python или Matplotlib?

Question

Я нарисовал гистограмму сравнения для очень маленьких значений с помощью следующего кода:

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

data = [[ 0.00790019035339353, 0.00002112],
    [0.0107705593109131, 0.0000328540802001953],
    [0.0507792949676514, 0.0000541210174560547]]

df = pd.DataFrame(data, columns=['A', 'B'])
df.plot.bar()

plt.bar(df['A'], df['B'])
plt.show()

Из-за очень маленьких значений я не могу визуализировать цвет диаграммы для меньшего значения (столбец 'B')(например, 0,00002112) на графике.

Как изменить код для отображения цвета меньшего значения (столбец B) на графике?Спасибо ..

Answer 1

Распространенным способом отображения данных с различными порядками величины является использование логарифмического масштабирования для оси Y.Ниже используется логарифм с основанием 10, но могут быть выбраны и другие основания.

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

data = [[ 0.00790019035339353, 0.00002112],
        [0.0107705593109131, 0.0000328540802001953],
        [0.0507792949676514, 0.0000541210174560547]]

df = pd.DataFrame(data, columns=['A', 'B'])
df.plot.bar()

plt.yscale("log")
plt.show()

Обновление: Чтобы изменить форматирование меток яксиса, можно использовать экземпляр ScalarFormatter:

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.ticker import ScalarFormatter

data = [[ 0.00790019035339353, 0.00002112],
        [0.0107705593109131, 0.0000328540802001953],
        [0.0507792949676514, 0.0000541210174560547]]

df = pd.DataFrame(data, columns=['A', 'B'])
df.plot.bar()

plt.yscale("log")
plt.gca().yaxis.set_major_formatter(ScalarFormatter())
plt.show()

Answer 2

Вы можете создать 2 оси Y следующим образом:

fig, ax1 = plt.subplots()
ax2 = ax1.twinx()
width = 0.2
df['A'].plot(kind='bar', color='green', ax=ax1, width=width, position=1, label = 'A')
df['B'].plot(kind='bar', color='blue', ax=ax2, width=width, position=0, label = 'B')

ax1.set_ylabel('A')
ax2.set_ylabel('B')

# legend
h1, l1 = ax1.get_legend_handles_labels()
h2, l2 = ax2.get_legend_handles_labels()
ax1.legend(h1+h2, l1+l2, loc=2)

plt.show()