На этот вопрос уже есть ответ здесь:

У меня очень большой и редкий набор данных учетных записей Twitter для спама, и мне требуется масштабировать ось x, чтобы иметь возможность визуализировать распределение (гистограмма, kde и т. Д.) И cdf различных переменных (tweets_count, количество подписчиков / подписчиков). и т.д).

    > describe(spammers_class1$tweets_count)
  var       n   mean      sd median trimmed mad min    max  range  skew kurtosis   se
1   1 1076817 443.47 3729.05     35   57.29  43   0 669873 669873 53.23  5974.73 3.59

В этом наборе данных значение 0 имеет огромное значение (фактически 0 должно иметь самую высокую плотность). Однако в логарифмическом масштабе эти значения игнорируются. Я думал об изменении значения на 0,1, например, но не будет иметь смысла, что есть учетные записи спама, у которых есть 10 ^ -1 подписчиков.

Итак, что бы обойти в Python и Matplotlib?