로그 눈금을 사용하여 matplotlib 플롯을 만드는 방법

종종 하나 이상의 축에 대해 로그 눈금을 사용하여 Matplotlib 플롯을 생성하려는 경우가 있습니다. 다행히 Matplotlib은 이를 수행하기 위해 다음 세 가지 기능을 제공합니다.

• Matplotlib.pyplot.semilogx() – x축에 로그 스케일링을 사용하여 플롯을 생성합니다.
• Matplotlib.pyplot.semilogy() – y축에 로그 스케일링을 사용하여 플롯을 생성합니다.
• Matplotlib.pyplot.loglog() – 두 축 모두에서 로그 스케일링을 사용하여 플롯을 생성합니다.

이 튜토리얼에서는 이러한 각 기능을 실제로 사용하는 방법을 설명합니다.

예 1: X축의 로그 배율

다음 데이터에 대한 꺾은선형 차트를 생성한다고 가정해 보겠습니다.

 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() 함수를 사용하여 x축을 로그 눈금으로 변환할 수 있습니다.

 plt. semilogx () 

y축은 정확히 동일하지만 x축은 이제 로그 눈금으로 표시됩니다.

예 2: Y축의 로그 배율

다음 데이터에 대한 꺾은선형 차트를 생성한다고 가정해 보겠습니다.

 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() 함수를 사용하여 y축을 로그 눈금으로 변환할 수 있습니다.

 plt. semilogy () 

x축은 정확히 동일하지만 y축은 이제 로그 눈금으로 표시됩니다.

예 3: 두 축의 로그 스케일

다음 데이터에 대한 꺾은선형 차트를 생성한다고 가정해 보겠습니다.

 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() 함수를 사용하여 y축을 로그 눈금으로 변환할 수 있습니다.

 plt. loglog (x,y) 

이제 두 축 모두 로그 스케일로 표시됩니다.

추가 리소스

Matplotlib 플롯에서 글꼴 크기를 변경하는 방법
Matplotlib 플롯에서 진드기를 제거하는 방법