Python Matplotlib | Tutoriel sur l'axe à échelle logarithmique

Introduction

Ce tutoriel vous guidera tout au long du processus d'attribution d'une échelle logarithmique pour l'axe x à l'aide de matplotlib.axes.Axes.semilogx dans Matplotlib Python. Une échelle logarithmique est utile lorsque les données que vous souhaitez tracer couvrent plusieurs ordres de grandeur. Dans ce tutoriel, nous utiliserons un exemple de tracé de la décroissance exponentielle en fonction du temps.

Conseils sur la machine virtuelle

Une fois le démarrage de la machine virtuelle terminé, cliquez dans le coin supérieur gauche pour basculer vers l'onglet Carnet d'adresses pour accéder au carnet Jupyter pour la pratique.

Parfois, vous devrez peut-être attendre quelques secondes pour que le carnet Jupyter ait fini de charger. La validation des opérations ne peut pas être automatisée en raison des limitations du carnet Jupyter.

Si vous rencontrez des problèmes pendant l'apprentissage, n'hésitez pas à demander à Labby. Donnez votre feedback après la session, et nous résoudrons rapidement le problème pour vous.

Skills Graph

%%%%{init: {'theme':'neutral'}}%%%% flowchart RL python(("Python")) -.-> python/DataScienceandMachineLearningGroup(["Data Science and Machine Learning"]) matplotlib(("Matplotlib")) -.-> matplotlib/BasicConceptsGroup(["Basic Concepts"]) python(("Python")) -.-> python/DataStructuresGroup(["Data Structures"]) matplotlib(("Matplotlib")) -.-> matplotlib/AdvancedPlottingGroup(["Advanced Plotting"]) matplotlib(("Matplotlib")) -.-> matplotlib/PlotCustomizationGroup(["Plot Customization"]) python(("Python")) -.-> python/ModulesandPackagesGroup(["Modules and Packages"]) matplotlib/BasicConceptsGroup -.-> matplotlib/importing_matplotlib("Importing Matplotlib") matplotlib/BasicConceptsGroup -.-> matplotlib/figures_axes("Understanding Figures and Axes") python/DataStructuresGroup -.-> python/tuples("Tuples") matplotlib/AdvancedPlottingGroup -.-> matplotlib/log_scale("Logarithmic Scale") matplotlib/PlotCustomizationGroup -.-> matplotlib/grid_config("Grid Configuration") python/ModulesandPackagesGroup -.-> python/importing_modules("Importing Modules") python/DataScienceandMachineLearningGroup -.-> python/numerical_computing("Numerical Computing") python/DataScienceandMachineLearningGroup -.-> python/data_visualization("Data Visualization") subgraph Lab Skills matplotlib/importing_matplotlib -.-> lab-48921{{"Tracer la décroissance exponentielle avec Matplotlib Semilog"}} matplotlib/figures_axes -.-> lab-48921{{"Tracer la décroissance exponentielle avec Matplotlib Semilog"}} python/tuples -.-> lab-48921{{"Tracer la décroissance exponentielle avec Matplotlib Semilog"}} matplotlib/log_scale -.-> lab-48921{{"Tracer la décroissance exponentielle avec Matplotlib Semilog"}} matplotlib/grid_config -.-> lab-48921{{"Tracer la décroissance exponentielle avec Matplotlib Semilog"}} python/importing_modules -.-> lab-48921{{"Tracer la décroissance exponentielle avec Matplotlib Semilog"}} python/numerical_computing -.-> lab-48921{{"Tracer la décroissance exponentielle avec Matplotlib Semilog"}} python/data_visualization -.-> lab-48921{{"Tracer la décroissance exponentielle avec Matplotlib Semilog"}} end

Importez les bibliothèques nécessaires

Nous utiliserons les bibliothèques numpy et matplotlib dans ce tutoriel.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

Générer des données

Nous allons générer des données pour la fonction de décroissance exponentielle np.exp(-t / 5.0) à l'aide de la bibliothèque numpy.

dt = 0.01
t = np.arange(dt, 20.0, dt)

Créer un graphique et définir l'échelle logarithmique pour l'axe x

Nous créons un objet figure et axes à l'aide de la méthode subplots(). Nous traçons ensuite la fonction de décroissance exponentielle à l'aide de la méthode semilogx() et définissons l'échelle de l'axe x sur une échelle logarithmique à l'aide de la méthode set_xscale(). Nous ajoutons également une grille au graphique à l'aide de la méthode grid().

fig, ax = plt.subplots()

ax.semilogx(t, np.exp(-t / 5.0))
ax.set_xscale('log')
ax.grid()

Afficher le graphique

Nous utilisons la méthode show() pour afficher le graphique.

plt.show()

Sommaire

Dans ce tutoriel, nous avons appris à attribuer une échelle logarithmique à l'axe x à l'aide de la méthode matplotlib.axes.Axes.semilogx. Nous avons également appris à générer des données pour une fonction de décroissance exponentielle et à ajouter une grille au graphique.