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对数图怎么看?相同距离表示相同比例,不是相同增量

本文在AI辅助下由原文翻译而成。请结合原文核对专业术语和公式。

坐标轴上1、10、100、1,000等距排列时,相同距离代表的是相同比例,而不是相同加法。对数轴有助于比较跨度很大的数值,但按普通尺子理解会误读增长。先查看刻度和“log”标记。

线性轴等距表示相同差值,对数轴等距表示相同比例。
图 1. 线性轴等距表示相同差值,对数轴等距表示相同比例。

每个十倍区间长度相同

底数为10的对数轴上,从1到10、10到100、100到1,000的距离相等。增加量分别是9、90、900,但都乘了10。OpenStax对数函数说明介绍了它与指数函数的关系。图上的位置由数值的对数决定,而不是由原数值直接决定。

把虚构数据10、20、40、80放在等时间间隔上,每次翻倍,在对数纵轴上就等距离上升,形成直线。原始增加量却是10、20、40。若数据为10、20、30、40,每次加10,对数轴上的间距会越来越小。

中点也不是算术平均

对数轴上10与100的正中间约为31.6,即10 × 100的平方根,并非55。10到31.6,以及31.6到100,都约乘3.16。估读图上的值时,应查看细刻度与标签,不能简单把两个端点相加除以2。

区间增加量倍数对数距离
2 → 201810倍一个十倍区间
20 → 20018010倍同样长度
10 → 20102倍与100 → 200相同
普通对数轴要求正值;不能默默丢弃零、负数或缺失数据。
图 2. 普通对数轴要求正值;不能默默丢弃零、负数或缺失数据。

零和负值去了哪里?

普通实数对数轴不能直接显示非正数。Matplotlib对数轴文档展示了隐藏这些值或截到很小正值的处理。因此图上没有点,不一定意味着原始数据没有观察值。应查看绘图方法和原始表格。

零值重要时,可以同时提供线性图,或明确解释替代变换。symlog在零附近的处理与普通对数轴不同。给所有值加1也会改变解读,不能不作说明就当作修复方法。

判断趋势前先读四项

  1. 确定横轴、纵轴中哪一个是对数轴。
  2. 查看底数与相邻刻度的倍数。
  3. 区分问题是在问增加多少,还是变成几倍。
  4. 确认零、负值、缺失值如何处理。

文件数量从10到10,000这样的跨度,可能适合对数轴;若关心实际新增多少,线性图或原始计数更直接。对数图不是天然误导,也不是天然公平。关键在于图表要回答的问题。作为读者,首先不要把相同视觉高度翻译成相同数值增量。

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