लॉगरिदमिक स्केल के साथ मैटप्लोटलिब प्लॉट कैसे बनाएं

अक्सर आप एक या अधिक अक्षों के लिए लॉगरिदमिक स्केल के साथ मैटप्लोटलिब प्लॉट बनाना चाह सकते हैं। सौभाग्य से, Matplotlib ऐसा करने के लिए निम्नलिखित तीन कार्य प्रदान करता है:

• Matplotlib.pyplot.semilogx() – x-अक्ष पर लॉगरिदमिक स्केलिंग के साथ एक प्लॉट बनाएं।
• Matplotlib.pyplot.semilogy() – y-अक्ष पर लॉगरिदमिक स्केलिंग के साथ एक प्लॉट बनाएं।
• Matplotlib.pyplot.loglog() – दोनों अक्षों पर लॉगरिदमिक स्केलिंग के साथ एक प्लॉट बनाएं।

यह ट्यूटोरियल बताता है कि व्यवहार में इनमें से प्रत्येक फ़ंक्शन का उपयोग कैसे करें।

उदाहरण 1: एक्स अक्ष के लिए लघुगणकीय पैमाना

मान लीजिए कि हम निम्नलिखित डेटा के लिए एक लाइन चार्ट बनाते हैं:

 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)

हम x-अक्ष को लघुगणकीय पैमाने में बदलने के लिए .semilogx() फ़ंक्शन का उपयोग कर सकते हैं:

 plt. semilogx () 

ध्यान दें कि y-अक्ष बिल्कुल समान है, लेकिन x-अक्ष अब लघुगणकीय पैमाने पर है।

उदाहरण 2: Y अक्ष के लिए लघुगणकीय पैमाना

मान लीजिए कि हम निम्नलिखित डेटा के लिए एक लाइन चार्ट बनाते हैं:

 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)

हम y अक्ष को लघुगणकीय पैमाने में बदलने के लिए .semilogy() फ़ंक्शन का उपयोग कर सकते हैं:

 plt. semilogy () 

ध्यान दें कि x-अक्ष बिल्कुल समान है, लेकिन y-अक्ष अब लघुगणकीय पैमाने पर है।

उदाहरण 3: दोनों अक्षों के लिए लघुगणकीय पैमाना

मान लीजिए कि हम निम्नलिखित डेटा के लिए एक लाइन चार्ट बनाते हैं:

 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)

हम y अक्ष को लघुगणकीय पैमाने में बदलने के लिए .loglog() फ़ंक्शन का उपयोग कर सकते हैं:

 plt. loglog (x,y) 

ध्यान दें कि दोनों अक्ष अब लघुगणकीय पैमाने पर हैं।

अतिरिक्त संसाधन

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