Python Matplotlib | 対数スケール軸のチュートリアル

はじめに

このチュートリアルでは、PythonのMatplotlibのmatplotlib.axes.Axes.semilogxを使ってx軸に対数スケールを割り当てる方法を説明します。対数スケールは、プロットしたいデータが何桁にも及ぶ場合に便利です。このチュートリアルでは、時間の関数としての指数関数的減衰をプロットする例を使います。

VMのヒント

VMの起動が完了したら、左上隅をクリックしてノートブックタブに切り替え、Jupyter Notebookを使って練習しましょう。

時々、Jupyter Notebookが読み込み終わるまで数秒待つ必要があります。Jupyter Notebookの制限により、操作の検証は自動化できません。

学習中に問題に遭遇した場合は、Labbyにお問い合わせください。セッション後にフィードバックを提供してください。すぐに問題を解決いたします。

Skills Graph

%%%%{init: {'theme':'neutral'}}%%%% flowchart RL 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"]) python(("Python")) -.-> python/DataScienceandMachineLearningGroup(["Data Science and Machine Learning"]) 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{{"Matplotlib を使った指数関数的減衰のプロットと対数スケール"}} matplotlib/figures_axes -.-> lab-48921{{"Matplotlib を使った指数関数的減衰のプロットと対数スケール"}} python/tuples -.-> lab-48921{{"Matplotlib を使った指数関数的減衰のプロットと対数スケール"}} matplotlib/log_scale -.-> lab-48921{{"Matplotlib を使った指数関数的減衰のプロットと対数スケール"}} matplotlib/grid_config -.-> lab-48921{{"Matplotlib を使った指数関数的減衰のプロットと対数スケール"}} python/importing_modules -.-> lab-48921{{"Matplotlib を使った指数関数的減衰のプロットと対数スケール"}} python/numerical_computing -.-> lab-48921{{"Matplotlib を使った指数関数的減衰のプロットと対数スケール"}} python/data_visualization -.-> lab-48921{{"Matplotlib を使った指数関数的減衰のプロットと対数スケール"}} end

必要なライブラリをインポートする

このチュートリアルでは、numpy と matplotlib のライブラリを使用します。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

データを生成する

numpy ライブラリを使って、指数関数的減衰関数 np.exp(-t / 5.0) のデータを生成します。

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

グラフを作成してx軸を対数スケールに設定する

subplots() メソッドを使ってグラフと軸のオブジェクトを作成します。その後、semilogx() メソッドを使って指数関数的減衰関数をプロットし、set_xscale() メソッドを使ってx軸を対数スケールに設定します。また、grid() メソッドを使ってグラフにグリッドを追加します。

fig, ax = plt.subplots()

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

グラフを表示する

グラフを表示するには show() メソッドを使用します。

plt.show()

まとめ

このチュートリアルでは、matplotlib.axes.Axes.semilogx メソッドを使ってx軸に対数スケールを割り当てる方法を学びました。また、指数関数的減衰関数のデータを生成し、グラフにグリッドを追加する方法も学びました。