MemoryError 与 numpy arange

Question

我想创建一个 10 的幂数组作为绘图 y 轴的标签。我将 plt.yticks() 与导入为 plt 的 matplotlib 一起使用，但这在这里并不重要。我有一些图，其中 y 轴从 1e3 到 1e15 不等。这些是对数图。 Matplotlib 会自动显示带有 1e2 步长刻度的刻度，而我希望步长为 10（以便能够正确使用小刻度）。

我想按上述使用 plt.yticks(numpy.arange(1e3, 1e15, 10)) 命令，但 numpy.arange(1e3, 1e15, 10) 导致内存错误。它不是应该输出一个长度为 13 的数组吗？为什么内存变满了？

如何绕过这个问题而不是手动构建数组？

我也尝试过使用内置 range，但它不适用于浮点数。

谢谢。

Answer 1

试试 NumPy 中的 logspace 作为

plt.yticks(numpy.logspace(3, 15, 13))

在这里你给出起始和最后的指数（10 的幂）以及它们之间的数据点数。如果你打印上面的网格，你会得到以下内容

array([1.e+03, 1.e+04, 1.e+05, 1.e+06, 1.e+07, 1.e+08, 1.e+09, 1.e+10,
   1.e+11, 1.e+12, 1.e+13, 1.e+14, 1.e+15])

Answer 2

在这种情况下，numpy 中的函数 logspace 更合适。这个例子的答案是 np.logspace(3,15,num=15-3+1, endpoint=True)

Answer 3

你也可以这样做：

10. ** np.arange(3,16)

小数点很重要，因为没有它你会溢出默认的 int32 整数数据类型

Answer 4

另一种方法是使用 LogLocator from the matplotlib.ticker 模块，并手动增加刻度数（默认情况下，它会尝试设置一个很好的 -查看刻度数；也就是说，它看起来不会太拥挤）。

在这个例子中，我将右侧 Axes 的刻度数设置为 13（使用 numticks=13），你可以看到这增加了刻度数，所以有一个在 10 的每个整数次幂上。

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.ticker as ticker

# Create figure and axes
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(ncols=2)

# Make yscale logarithmic
ax1.set_yscale('log')
ax2.set_yscale('log')

# Set y limits
ax1.set_ylim(1e3, 1e15)
ax2.set_ylim(1e3, 1e15)

# On ax2, lets tell the locator how many ticks we want
ax2.yaxis.set_major_locator(ticker.LogLocator(numticks=13))

ax1.set_title('default ticks')
ax2.set_title('LogLocator with numticks=13')

plt.show()

编辑：

要使用此方法添加次要刻度，我们可以使用另一个 LogLocator，这次设置 subs 选项来说明我们希望在每个十年中的何处进行次要刻度。在这里，我没有在每个 0.1 上设置小刻度，因为它太局促了，所以只为一个子集完成。请注意，如果您像这样设置次要刻度，您还需要使用 NullFormatter 关闭次要刻度的刻度标签。

ax2.yaxis.set_major_locator(ticker.LogLocator(numticks=13))
ax2.yaxis.set_minor_locator(ticker.LogLocator(subs=(0.2,0.4,0.6,0.8),numticks=13))
ax2.yaxis.set_minor_formatter(ticker.NullFormatter())

MemoryError 与 numpy arange

MemoryError with numpy arange

python

numpy

matplotlib

out-of-memory