如何在 python 或 matplotlib 中绘制非常小的值的条形图？

Question

我使用以下代码绘制了非常小的值的比较条形图，

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()

由于值非常小，我无法可视化图表中较小值（例如 0.00002112）（“B”列）的图表颜色。

如何修改代码以可视化图表中较小的值（B 列）颜色？谢谢..

Answer 1

显示不同数量级数据的常见方法是对 y 轴使用对数缩放。以下使用以 10 为底的对数，但也可以选择其他底数。

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()

更新：要更改 yaxis 标签的格式， ScalarFormatter可以使用以下实例：

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()