Gráficos con Ejes Logarítmicos en Matplotlib

Introducción

Este tutorial paso a paso te guiará a través del proceso de creación de gráficos con ejes logarítmicos utilizando Python Matplotlib. Este tutorial cubrirá los siguientes temas:

1. Gráfico Semilogy
2. Gráfico Semilogx
3. Gráfico Loglog
4. Gráfico de barras de error

Consejos sobre la VM

Una vez que se haya iniciado la VM, haz clic en la esquina superior izquierda para cambiar a la pestaña Cuaderno y acceder a Jupyter Notebook para practicar.

A veces, es posible que tengas que esperar unos segundos a que Jupyter Notebook termine de cargarse. La validación de las operaciones no se puede automatizar debido a las limitaciones de Jupyter Notebook.

Si tienes problemas durante el aprendizaje, no dudes en preguntar a Labby. Proporciona retroalimentación después de la sesión y resolveremos el problema para ti de inmediato.

Gráfico Semilogy

El gráfico Semilogy es un gráfico con una escala logarítmica en el eje y. Es útil para visualizar datos que tienen un amplio rango de valores.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

## Data for plotting
t = np.arange(0.01, 20.0, 0.01)

## Create figure
fig, ax1 = plt.subplots()

## Plot data on semilogy plot
ax1.semilogy(t, np.exp(-t / 5.0))

## Add title and grid to plot
ax1.set(title='Gráfico Semilogy')
ax1.grid()

## Display plot
plt.show()

Gráfico Semilogx

El gráfico Semilogx es un gráfico con una escala logarítmica en el eje x. Es útil para visualizar datos que tienen un amplio rango de valores en el eje x.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

## Data for plotting
t = np.arange(0.01, 20.0, 0.01)

## Create figure
fig, ax2 = plt.subplots()

## Plot data on semilogx plot
ax2.semilogx(t, np.sin(2 * np.pi * t))

## Add title and grid to plot
ax2.set(title='Gráfico Semilogx')
ax2.grid()

## Display plot
plt.show()

Gráfico Loglog

El gráfico Loglog es un gráfico con una escala logarítmica en ambos el eje x y el eje y. Es útil para visualizar datos que tienen un amplio rango de valores en ambos ejes.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

## Data for plotting
t = np.arange(0.01, 20.0, 0.01)

## Create figure
fig, ax3 = plt.subplots()

## Plot data on loglog plot
ax3.loglog(t, 20 * np.exp(-t / 10.0))

## Set x-axis scale to base 2
ax3.set_xscale('log', base=2)

## Add title and grid to plot
ax3.set(title='Gráfico Loglog')
ax3.grid()

## Display plot
plt.show()

Gráfico de barras de error

El gráfico de barras de error es un gráfico que muestra barras de error para cada punto de datos. Si un punto de datos tiene un valor negativo, se recortará a 0,1.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

## Data for plotting
x = 10.0**np.linspace(0.0, 2.0, 20)
y = x**2.0

## Create figure
fig, ax4 = plt.subplots()

## Set x-axis and y-axis to logarithmic scale
ax4.set_xscale("log", nonpositive='clip')
ax4.set_yscale("log", nonpositive='clip')

## Plot data with error bars
ax4.errorbar(x, y, xerr=0.1 * x, yerr=5.0 + 0.75 * y)

## Set title and y-axis limit
ax4.set(title='Gráfico de barras de error')
ax4.set_ylim(bottom=0.1)

## Display plot
plt.show()

Resumen

Python Matplotlib es una herramienta poderosa para crear visualizaciones de datos. En este tutorial se cubrió cómo crear gráficos con ejes logarítmicos utilizando los gráficos semilogy, semilogx, loglog y de barras de error. Al utilizar estos tipos de gráficos, se puede visualizar efectivamente datos que tienen un amplio rango de valores.