Python에서 로그-로그 플롯을 만드는 방법

로그-로그 플롯은 x축과 y축 모두에 로그 스케일을 사용하는 플롯입니다.

이러한 유형의 플롯은 두 변수 간의 실제 관계가 일종의 거듭제곱 법칙을 따르는 경우 두 변수를 시각화하는 데 유용합니다.

이 튜토리얼에서는 Python에서 로그-로그 플롯을 생성하는 방법을 설명합니다.

Python에서 로그-로그 플롯을 만드는 방법

다음과 같은 팬더 DataFrame이 있다고 가정합니다.

 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 )

x 와 y 사이의 관계는 거듭제곱 법칙을 따른다는 것이 분명합니다.

다음 코드는 numpy.log()를 사용하여 두 변수에 대한 로그 변환을 수행하고 로그-로그 플롯을 생성하여 이들 사이의 관계를 시각화하는 방법을 보여줍니다.

 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)

x축은 x의 로그를 표시하고 y축은 y의 로그를 표시합니다.

log(x)와 log(y) 사이의 관계가 이전 플롯에 비해 얼마나 선형적인지 확인하세요.

플롯을 더 쉽게 해석할 수 있도록 제목과 축 레이블을 자유롭게 추가하세요.

 #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 ') 

또한 다음과 같이 plt.plot()을 사용하여 산점도 대신 선 플롯을 만들 수 있습니다.

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

추가 리소스

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