Matplotlib symmetrische Logarithmusplots

Einführung

Matplotlib ist eine Datenvisualisierungsbibliothek, die in Python weit verbreitet ist. Es ermöglicht es Benutzern, eine Vielzahl von Visualisierungen zu erstellen, darunter Linienplots, Streudiagramme, Balkendiagramme und mehr. In diesem Lab werden Sie lernen, wie Sie die symlog-Achsenskalierung in Matplotlib verwenden, um symmetrische Logarithmusplots zu erstellen.

Tipps für die virtuelle Maschine

Nachdem der Start der virtuellen Maschine abgeschlossen ist, klicken Sie in der oberen linken Ecke, um zur Registerkarte Notebook zu wechseln und Jupyter Notebook für die Übung zu öffnen.

Manchmal müssen Sie einige Sekunden warten, bis Jupyter Notebook vollständig geladen ist. Die Validierung von Vorgängen kann aufgrund der Einschränkungen von Jupyter Notebook nicht automatisiert werden.

Wenn Sie bei der Lernphase Probleme haben, können Sie Labby gerne fragen. Geben Sie nach der Sitzung Feedback, und wir werden das Problem für Sie prompt beheben.

Skills Graph

Bibliotheken importieren

Bevor wir beginnen können, müssen wir die erforderlichen Bibliotheken importieren. In diesem Lab werden wir Matplotlib und NumPy verwenden.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

Daten generieren

Als nächstes müssen wir einige Daten generieren, um sie zu plotten. In diesem Beispiel werden wir drei Arrays erstellen: eines für die x-Achsenwerte, eines für die y-Achsenwerte im ersten Plot und eines für die y-Achsenwerte im dritten Plot.

dt = 0.01
x = np.arange(-50.0, 50.0, dt)
y1 = np.arange(0, 100.0, dt)
y3 = np.sin(x / 3.0)

Plots erstellen

Jetzt, wo wir unsere Daten haben, können wir unsere Plots erstellen. Wir werden drei Teilplots erstellen, jeder mit einer anderen symlog-Achsenskalierung.

fig, (ax0, ax1, ax2) = plt.subplots(nrows=3)

Symlog-Plot auf der x-Achse erstellen

Im ersten Teilplot werden wir einen Symlog-Plot auf der x-Achse erstellen. Wir werden auch ein feines Gitter auf der x-Achse hinzufügen.

ax0.plot(x, y1)
ax0.set_xscale('symlog')
ax0.set_ylabel('symlogx')
ax0.grid()
ax0.xaxis.grid(which='minor')

Symlog-Plot auf der y-Achse erstellen

Im zweiten Teilplot werden wir einen Symlog-Plot auf der y-Achse erstellen.

ax1.plot(y1, x)
ax1.set_yscale('symlog')
ax1.set_ylabel('symlogy')

Symlog-Plot auf sowohl der x- als auch der y-Achse erstellen

Im dritten Teilplot werden wir einen Symlog-Plot auf sowohl der x- als auch der y-Achse erstellen. Wir werden auch den Parameter linthresh auf 0,015 setzen.

ax2.plot(x, y3)
ax2.set_xscale('symlog')
ax2.set_yscale('symlog', linthresh=0.015)
ax2.grid()
ax2.set_ylabel('symlog both')

Die Plots anzeigen

Schließlich können wir unsere Plots mit der show()-Methode anzeigen.

plt.show()

Zusammenfassung

In diesem Lab haben Sie gelernt, wie Sie die symlog-Achsen-Skalierung in Matplotlib verwenden, um symmetrische Logarithmusplots zu erstellen. Insbesondere haben Sie gelernt, wie Sie einen symlog-Plot auf der x-Achse, auf der y-Achse und auf sowohl der x- als auch der y-Achse erstellen.