So erstellen sie matplotlib-plots mit logarithmischen skalen


Häufig möchten Sie möglicherweise Matplotlib-Plots mit logarithmischen Skalen für eine oder mehrere Achsen erstellen. Glücklicherweise bietet Matplotlib hierfür die folgenden drei Funktionen:

In diesem Tutorial wird erklärt, wie Sie jede dieser Funktionen in der Praxis nutzen können.

Beispiel 1: Logarithmischer Maßstab für die X-Achse

Angenommen, wir erstellen ein Liniendiagramm für die folgenden Daten:

 import matplotlib.pyplot as plt

#create data
x = [1, 8, 190, 1400, 6500]
y = [1, 2, 3, 4, 5]

#create line chart of data
plt. plot (x,y)

Wir können die Funktion .semilogx() verwenden, um die x-Achse in eine logarithmische Skala umzuwandeln:

 plt. semilogx () 

Matplotlib-Diagramm mit logarithmischer Skala auf der x-Achse

Beachten Sie, dass die y-Achse genau gleich ist, die x-Achse jedoch jetzt eine logarithmische Skala aufweist.

Beispiel 2: Logarithmische Skala für die Y-Achse

Angenommen, wir erstellen ein Liniendiagramm für die folgenden Daten:

 import matplotlib.pyplot as plt

#create data
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [1, 8, 190, 1400, 6500]

#create line chart of data
plt. plot (x,y)

Wir können die Funktion .semilogy() verwenden, um die y-Achse in eine logarithmische Skala umzuwandeln:

 plt. semilogy () 

Matplotlib mit logarithmischer Skala auf der Y-Achse

Beachten Sie, dass die x-Achse genau gleich ist, die y-Achse jedoch jetzt eine logarithmische Skala aufweist.

Beispiel 3: Logarithmischer Maßstab für beide Achsen

Angenommen, wir erstellen ein Liniendiagramm für die folgenden Daten:

 import matplotlib.pyplot as plt

#createdata
x = [10, 200, 3000, 40000, 500000]
y = [30, 400, 5000, 60000, 750000]

#create line chart of data
plt. plot (x,y)

Wir können die Funktion .loglog() verwenden, um die y-Achse in eine logarithmische Skala umzuwandeln:

 plt. loglog (x,y) 

Protokollplotter in Matplotlib

Beachten Sie, dass beide Achsen jetzt eine logarithmische Skala haben.

Zusätzliche Ressourcen

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