Come creare un grafico log-log in python

Un grafico log-log è un grafico che utilizza scale logaritmiche sia sull’asse x che sull’asse y.

Questo tipo di grafico è utile per visualizzare due variabili quando la vera relazione tra loro segue un qualche tipo di legge di potere.

Questo tutorial spiega come creare un grafico log-log in Python.

Come creare un grafico log-log in Python

Supponiamo di avere i seguenti panda DataFrame:

 import pandas as pd
import matplotlib. pyplot as plt

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' x ': [3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13,
                         14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22],
                   ' y ': [3, 4, 5, 7, 9, 13, 15, 19, 23, 24, 29,
                         38, 40, 50, 56, 59, 70, 89, 104, 130]})

#create scatterplot
plt. scatter (df. x , df. y )

È chiaro che la relazione tra xey segue una legge di potenza.

Il codice seguente mostra come utilizzare numpy.log() per eseguire una trasformazione log sulle due variabili e creare un grafico log-log per visualizzare la relazione tra loro:

 import numpy as np

#perform log transformation on both x and y
xlog = np. log ( df.x )
ylog = np. log ( df.y )

#create log-log plot
plt. scatter (xlog, ylog)

L’asse x mostra il logaritmo di x e l’asse y mostra il logaritmo di y.

Si noti come la relazione tra log(x) e log(y) sia molto più lineare rispetto al grafico precedente.

Sentiti libero di aggiungere un titolo e le etichette degli assi per rendere la trama più facile da interpretare:

 #create log-log plot with labels
plt. scatter (xlog, ylog, color=' purple ')
plt. xlabel (' Log(x) ')
plt. ylabel (' Log(y) ')
plt. title (' Log-Log Plot ') 

Tieni inoltre presente che puoi creare un grafico a linee anziché un grafico a dispersione semplicemente utilizzando plt.plot() come segue:

 #create log-log line plot
plt. plot (xlog, ylog, color=' purple ')
plt. xlabel (' Log(x) ')
plt. ylabel (' Log(y) ')
plt. title (' Log-Log Plot ') 

Risorse addizionali

Come creare un grafico log-log in R
Come creare un grafico log-log in Excel