Наконец-то я нашел время для экспериментов, чтобы понять разницу между ними. Вот что я обнаружил:
log допускает только положительные значения и позволяет выбирать, как обрабатывать отрицательные значения (mask или clip). symlog означает симметричный лог и допускает положительные и отрицательные значения. symlog позволяет установить диапазон около нуля, поскольку график будет линейным, а не логарифмическим.
Я думаю, что все станет намного легче понять с помощью графики и примеров, поэтому давайте попробуем их:
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)
Просто для полноты я использовал следующий код для сохранения каждой фигуры:
# Default dpi is 80
pyplot.savefig('matplotlib_xscale_linear.png', dpi=50, bbox_inches='tight')
Помните, что вы можете изменить размер фигуры, используя:
fig = pyplot.gcf()
fig.set_size_inches([4., 3.])
# Default size: [8., 6.]
(Если вы не уверены, что я отвечаю на свой вопрос, прочитайте это )