Scala del registro Matplotlib

Gli assi in tutti i grafici matplotlib sono deterministici per impostazione predefinita, così come le funzioni yscale () e xscale (). Il modulo Pyplot verrebbe utilizzato per modificare il ridimensionamento visivo dell'asse y o dell'asse X in una funzione esponenziale. La funzione yscale () o xscale () richiede solo un argomento, che sarebbe il tipo di modifica dello spettro. Per modificare le dimensioni in una scala logaritmica, basta utilizzare il termine "log" o matplotlib.scala.

Alle entrambe le funzioni Yscale e XScale, specificare il modulo Scala del registro. La scala logaritmica è efficace per visualizzare set di dati con numeri estremamente piccoli e talvolta molto enormi poiché presenta i set di dati in modo tale da poter effettivamente ottenere la maggior parte dei numeri anche senza che set diversi vengano schiacciati troppo intimamente.

Discuteremo la scala dei registri Matplotlib in Python in questo articolo. Il ridimensionamento del registro Matplotlib è una scala di 10 potenza. Potremmo usare qualsiasi valore per la base, come 3, oppure avremmo potuto usare il numero E per rappresentare il valore del registro naturale. L'imbottitura dei componenti raffigurati potrebbe essere limitata o ampliata utilizzando origini diverse, consentendo la visualizzazione più chiara.

La scala del registro Matlplotlib verrà utilizzata per disegnare assi, grafici a dispersione, grafici 3D e altro ancora. Esaminiamo alcuni campioni di scala di tronchi alternativi e la loro esecuzione.

Regolazione della scala dell'asse y alla scala del registro Matplotlib

Specificare gli assi logaritmici è identico agli assi convenzionali grafici, a parte una singola riga di codice che indica il tipo di coordinate come 'log.'

da matplotlib import pilot
Pyplot.sottotrama (1, 1, 1)
x = [30 ** I per i nell'intervallo (30)]
Pyplot.trama (x, color = 'rosso', lw = 10)
Pyplot.yscale ('log')
Pyplot.spettacolo()

Nel caso precedente, integriamo il matplotlib.Biblioteca Pyplot. Matplotlib è un pacchetto in Python che viene utilizzato per disegnare diversi grafici e grafici. Successivamente, inizialmente creiamo la sottotrama che verrà utilizzata per visualizzare la mappa. Usiamo per loop qui per dichiarare il valore dell'asse x.

Inoltre, utilizziamo il metodo trama () per disegnare la linea sul grafico. Possiamo impostare il colore e la larghezza della linea fornendo i valori ai parametri "Colore" e "LW". I poteri di dieci verrebbero quindi visualizzati insieme alla loro funzione esponenziale. I valori presentati indicheranno ulteriormente un aumento esponenziale per la scala logaritmica.

Di conseguenza, dovremo specificare il "registro" come parametro al pilota.funzione yscale () per ottenere l'asse y in scala logaritmica. Allo stesso modo, potremmo anche utilizzare Pyplot.xscale ('log') per modificare il ridimensionamento dell'asse x su una scala logaritmica.

Scala del registro in matplotlib utilizzando i metodi semilogx () e semilogy ():

Un altro modo per creare un grafico usando una scala logaritmica da qualche parte lungo l'asse x è utilizzare il metodo semilogx (). Il metodo semilogy (), d'altra parte, fornisce una figura con una scala logaritmica lungo l'asse y.

Importa panda come PD
Importa matplotlib.Pyplot come Plt
X = [200, 2000, 20000, 200000, 2000000]
y = [10, 12, 14, 16, 18]
FIG = PLT.Figura (Figsize = (6,4))
Plt.dispersione (x, y)
Plt.Trama (x, y)
Plt.griglia()
Plt.semilogx ()
Plt.semilogia (basey = 3)
Plt.XLabel ("X-Axis", FontSize = 15)
Plt.Ylabel ("Y-Axis", Fontsize = 15)
Plt.spettacolo()

In seguito importando le librerie, abbiamo inizializzato due array che contengono valori casuali per gli assi x e y. Successivamente, regoliamo le dimensioni della figura. Per disegnare il grafico a dispersione, applicheremo il PLT.funzione di dispersione. Nel frattempo, impieghiamo la funzione trama () per tracciare la linea. Il valore standard della base del logaritmo è 10. La base potrebbe essere specificata con gli argomenti di basex e Basey ai metodi semilogx () e semilogy (), di conseguenza.

Il PLT.Il metodo semilogx () ha una base predefinita 10 ed è utilizzato per convertire l'asse x in una scala di registro in questo scenario. Il PLT.Il metodo semilogy (), d'altra parte, trasforma l'asse y da un valore della scala logaritmica di base 3. Oltre a ciò, specifichiamo le etichette degli assi come "Asse X" e "Asse Y" usando PLT.funzioni di etichetta (). Allo stesso modo, la dimensione del carattere di queste etichette è anche definita qui. Ora utilizziamo la funzione show () per presentare il grafico.

Utilizzo della funzione loglog ()

In questo passaggio, il metodo LogLog () verrebbe utilizzato per creare il ridimensionamento del registro sull'asse x o sull'asse y.

Importa panda come PD
Importa matplotlib.Pyplot come Plt
X = [30, 300, 3000, 30000, 300000]
y = [22, 24, 28, 26, 32]
FIG = PLT.Figura (Figsize = (4, 4))
Plt.dispersione (x, y)
Plt.Trama (x, y)
Plt.loglog (basex = 20, basey = 4)
Plt.spettacolo()

In primo luogo, includiamo le librerie richieste per le visualizzazioni grafiche. Quindi, prendiamo due variabili per conservare gli array. Questi array contengono i valori dei set di dati per gli assi X e Y. La dimensione del grafico è indicata dall'uso della funzione figsize (). Qui, vogliamo tracciare il grafico a dispersione in modo che utilizziamo la funzione scatter ().

Nel frattempo, traggiamo la linea usando il metodo Plot (). Ora applichiamo il metodo LogLog () qui. Il valore della base del registro sia per l'asse x che per l'asse y è determinato principalmente dagli argomenti di basex e basey. Basex = 20 e basey = 4 ingressi sono forniti al PLT.Metodo LogLog (), che produce l'asse X di scala 20 di log-up in questo caso.

Sull'asse y, viene utilizzata la scala logaritmica di base 4. Inoltre, il PLT.Il metodo show () viene utilizzato per rappresentare il grafico.

Visualizza numeri negativi sulla scala del registro Matplotlib

I set di dati includono a volte i numeri misti positivi e negativi. Il ridimensionamento logaritmico non sarà implementato in queste situazioni perché i valori negativi non hanno valori logaritmici.

Conclusione

In questo articolo, abbiamo esaminato come utilizziamo la scala del registro Matplotlib in Python. L'uso del ridimensionamento logaritmico è un approccio di visualizzazione dei dati efficiente. Abbiamo mostrato una varietà di metodi per applicare la scala logaritmica alle dimensioni. Questi metodi includono semilogx () e semilogy (), nonché loglog (). Abbiamo ulteriormente spiegato come creare grafici a dispersione e istogrammi mediante l'uso della scala del registro Matplotlib.