対数スケールを使用して matplotlib プロットを作成する方法
多くの場合、1 つ以上の軸に対して対数スケールを使用して Matplotlib プロットを作成したい場合があります。幸いなことに、Matplotlib はこれを行うための次の 3 つの関数を提供します。
- Matplotlib.pyplot.semilogx() – X 軸に対数スケールを使用してプロットを作成します。
- Matplotlib.pyplot.semilogy() – y 軸に対数スケールを使用してプロットを作成します。
- Matplotlib.pyplot.loglog() – 両軸に対数スケールを使用してプロットを作成します。
このチュートリアルでは、これらの各機能を実際に使用する方法を説明します。
例 1: X 軸の対数スケール
次のデータの折れ線グラフを作成するとします。
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)
.semilogx()関数を使用して、x 軸を対数スケールに変換できます。
plt. semilogx ()
Y 軸はまったく同じですが、X 軸は対数スケールになっていることに注意してください。
例 2: Y 軸の対数スケール
次のデータの折れ線グラフを作成するとします。
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)
.semilogy()関数を使用して、y 軸を対数スケールに変換できます。
plt. semilogy ()
X 軸はまったく同じですが、Y 軸は対数スケールになっていることに注意してください。
例 3: 両軸の対数スケール
次のデータの折れ線グラフを作成するとします。
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)
.loglog()関数を使用して、y 軸を対数スケールに変換できます。
plt. loglog (x,y)
両方の軸が対数スケールになっていることに注意してください。