你知道机器的灵敏度是多少吗？如果它不能可靠地记录任何小于 100 的值（因此将它们报告为 0），那么这意味着您的所有 0 都是介于 0（或负无穷大）和 100 之间的值，添加 0.5 会低估这一点，50 将是一个更合理的值，或者可能是 100。根据机器精度选择附加值（并且可能只将其添加到 0，而不是所有值）是最有意义的。

还有一些方法可以估计要添加的值，从而在数据中给出“最佳”正态近似值（我认为原始 Box-Cox 论文中有一些），或者可以使用对数样条拟合来估计分布您的零被视为间隔删失值。

在您的情况下，我会将零与其他数据点分开处理。您可以为非零元素制定模型。添加一个小值$\epsilon$至少适用于数据可视化目的。顺便提一句。这里之前有一个几乎类似的讨论：

我应该如何转换包括零在内的非负数据？