Matplotlib如何设置x/y轴为相同0-10^5范围的等比例刻度？

对数刻度坐标轴的有效取值范围是正实数，不支持将下限设为0——log(0)无数学定义（趋近负无穷），强行设置会直接导致刻度渲染错乱。另外你之前用的plt.xscale('log').xlim(0,10**5)链式调用写法本身也有问题：plt.xscale()没有返回值，无法直接接续调用xlim()，两类轴属性设置需要分开书写。

如果要实现0~10^5的对数刻度展示，只需将轴下限设为大于0的合理值即可：如果你的TPM数据最小值不小于1，下限设为1（对应log10刻度的0位点）就能匹配需求；如果数据存在小于1的TPM值，可把下限调整为你数据中的最小正数值（比如1e-1、1e-2）。

x = df2['bulk_TPM']
y = df2['scRNA_TPM']
plt.scatter(x,y,cmap='summer',
        edgecolor='black',linewidth=1, alpha=0.75)
plt.xscale('log')
plt.yscale('log')

# 设置对数轴范围，下限必须大于0，这里以常用的下限1为例，可根据实际数据调整
plt.xlim(1, 10**5)
plt.ylim(1, 10**5)

plt.title('bulk vs scRNA log10 TPM')
plt.xlabel('bulk_TPM')
plt.ylabel('scRNA_TPM')

如果需要让坐标轴刻度固定显示为10⁰、10¹……10⁵的标准对数格式，可以额外添加如下代码：

from matplotlib.ticker import LogLocator
# 两个轴都设置以10为底的对数刻度，共6个刻度点（对应10^0到10^5）
plt.gca().xaxis.set_major_locator(LogLocator(base=10, numticks=6))
plt.gca().yaxis.set_major_locator(LogLocator(base=10, numticks=6))

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Caroline