Esta pregunta ya tiene una respuesta aquí:

Tengo un conjunto de datos muy grande y disperso de cuentas de twitter de spam y me exige escalar el eje x para poder visualizar la distribución (histograma, kde, etc.) y cdf de las diversas variables (tweets_count, número de seguidores / siguientes) etc).

    > 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

En este conjunto de datos, el valor 0 tiene una importancia enorme (en realidad, 0 debe tener la densidad más alta). Sin embargo, con una escala logarítmica estos valores se ignoran. Pensé en cambiar el valor a 0.1 por ejemplo, pero no tendrá sentido que haya cuentas de spam que tengan 10 ^ -1 seguidores.

Entonces, ¿cuál sería una solución en python y matplotlib?