Polygon et contains

Bonjour,

Je cherche à créer un programme qui associe une couleur à un point en fonction de sa place dans un triangle.
Les points qui ne sont pas dans le triangle sont mis en noir.
Pour cela je crée un Polygon et j'utilise la fonction .contains pour savoir si le point se trouve ou non dedans.
Mon problème est que quand j'utilise le scatter je met l'axe des x en échelle logarithmique et là je me retrouve avec plein de point en noir dans mon triangle.
Si j'enlève l'échelle logarithmique j'ai bien les points noirs à l'extérieur.
Savez-vous s'il existe une méthode ou une variable permettant de préciser dans le ".contains" que l'axe des x sera logarithmique?

Merci bonne journée

#Création du triangle
triangle = Polygon([[mic,mib],[mac,mab],[mac,mib]])
x,y = triangle.exterior.xy

 ##Look if the point are in the triangle
    points = []
    for i in range(len(df)):
        p1=Point(df['chl'].iloc[i],df['nppv'].iloc[i])
        points.append(triangle.contains(p1))
    df['in_out'] =points
    cond1=(df['in_out']==True)
    cond2=(df['in_out']==False) 
    sample_in= pd.DataFrame(df[cond1])
    sample_out= pd.DataFrame(df[cond2])

    #Resolve  the system
    a = np.array ([[mic,mac,mac],[mib,mab,mib],[1,1,1]])

    qr = [] #red coefficient
    qg = [] #green coefficient
    qb = [] #blue coefficient
    for i in range(len(sample_in)):
        b = np.array([sample_in['chl'].iloc[i],sample_in['nppv'].iloc[i],1])
        #This doen't work if it's a singular matrix
        x1 = np.linalg.solve(a,b)
        #So the result can be approch by this
        #x1 = np.linalg.lstsq(a,b)
        qr.append(x1[0])
        qg.append(x1[1])
        qb.append(x1[2])

    sample_in['qr'] = qr
    sample_in['qg'] = qg
    sample_in['qb'] = qb
    list_resu = []
    for i in range(len(sample_in)):
        if is_between(0, qr[i], 1) & is_between(0, qg[i], 1) & is_between(0, qb[i], 1) :
            list_resu.append([qr[i],qg[i],qb[i]])
        else :
            list_resu.append('black')
    
    sample_in['Color']=list_resu
    sample_out['Color'] = 'black'
    all_data = pd.concat([sample_in,sample_out])
   
    ax.plot(x,y)
    ax.scatter(all_data['chl'],all_data['nppv'], c = all_data['Color'])
    plt.title("Diagram chlorophyll/biomass %s ,depth = %i " %(time,d), fontsize = 40)

Ici c'est le triangle sans l'échelle logarithmique.


Et ensuite avec l'échelle logarithmique, l'idéal serait que les points noirs soient en couleur en fonction de leur position dans le triangle