为什么matplotlib需要在plt.scatter()之前设置日志比例而不是plt.plot()？

Question

我在这个有用的答案中发现plt.scatter(),plt.plot()当在y轴上使用对数刻度时, 表现不同.

有了plot,我可以在使用之前随时更改为日志plt.show(),但必须在使用分散方法之前预先设置日志.

这只是matplotlib中的一个历史性且不可逆转的工件,还是属于"意外行为"类别？

import matplotlib.pyplot as plt

X = [0.997, 2.643, 0.354, 0.075, 1.0, 0.03, 2.39, 0.364, 0.221, 0.437]
Y = [15.487507, 2.320735, 0.085742, 0.303032, 1.0, 0.025435, 4.436435,
     0.025435, 0.000503, 2.320735]

plt.figure()

plt.subplot(2,2,1)
plt.scatter(X, Y)
plt.xscale('log')
plt.yscale('log')
plt.title('scatter - scale last')   

plt.subplot(2,2,2)
plt.plot(X, Y)
plt.xscale('log')
plt.yscale('log')
plt.title('plot - scale last')   

plt.subplot(2,2,3)
plt.xscale('log')
plt.yscale('log')
plt.scatter(X, Y)
plt.title('scatter - scale first')   


plt.subplot(2,2,4)
plt.xscale('log')
plt.yscale('log')
plt.plot(X, Y)
plt.title('plot - scale first')   


plt.show()

Answer 1

这在某种程度上与 计算的显示区域（轴限制）有关matplotlib。

通过使用set_xlim和set_ylim方法手动编辑轴范围可以修复此行为。

plt.figure()
plt.scatter(X, Y)
plt.yscale('log')
plt.xscale('log')
axes = plt.gca()
axes.set_xlim([min(X),max(X)])
axes.set_ylim([min(Y),max(Y)])
plt.show()

然而，我还没有弄清楚这种行为的确切原因。欢迎提出建议。

编辑

正如评论部分中提到的，显然 Matplotlib 已将自动缩放确定为其官方 Github 存储库上的发布关键问题，该问题将在即将发布的版本中修复。谢谢。