Plotagem de Eixos Logarítmicos com Matplotlib

Introdução

Este tutorial passo a passo irá guiá-lo através do processo de criação de gráficos com eixos logarítmicos usando Python Matplotlib. Este tutorial cobrirá os seguintes tópicos:

1. Gráfico Semilogy (Semilogy Plot)
2. Gráfico Semilogx (Semilogx Plot)
3. Gráfico Loglog (Loglog Plot)
4. Gráfico de Barras de Erro (Errorbars Plot)

Dicas para a VM (VM Tips)

Após a inicialização da VM, clique no canto superior esquerdo para mudar para a aba Notebook e acessar o Jupyter Notebook para praticar.

Às vezes, pode ser necessário aguardar alguns segundos para que o Jupyter Notebook termine de carregar. A validação das operações não pode ser automatizada devido a limitações no Jupyter Notebook.

Se você enfrentar problemas durante o aprendizado, sinta-se à vontade para perguntar ao Labby. Forneça feedback após a sessão, e resolveremos o problema prontamente para você.

Gráfico Semilogy (Semilogy Plot)

O gráfico semilogy é um gráfico com uma escala logarítmica no eixo y. É útil para visualizar dados que possuem uma ampla faixa 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='Semilogy Plot')
ax1.grid()

## Display plot
plt.show()

Gráfico Semilogx (Semilogx Plot)

O gráfico semilogx é um gráfico com uma escala logarítmica no eixo x. É útil para visualizar dados que possuem uma ampla faixa de valores no eixo 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='Semilogx Plot')
ax2.grid()

## Display plot
plt.show()

Gráfico Loglog (Loglog Plot)

O gráfico loglog é um gráfico com uma escala logarítmica tanto no eixo x quanto no eixo y. É útil para visualizar dados que possuem uma ampla faixa de valores em ambos os eixos.

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='Loglog Plot')
ax3.grid()

## Display plot
plt.show()

Gráfico de Barras de Erro (Errorbars Plot)

O gráfico de barras de erro é um gráfico que mostra barras de erro para cada ponto de dados. Se um ponto de dados tiver um valor negativo, ele será truncado para 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='Errorbars Plot')
ax4.set_ylim(bottom=0.1)

## Display plot
plt.show()

Resumo

Python Matplotlib é uma ferramenta poderosa para criar visualizações de dados. Este tutorial abordou como criar gráficos com eixos logarítmicos usando semilogy, semilogx, loglog e gráficos de barras de erro (errorbars plots). Ao usar esses tipos de gráficos, você pode visualizar efetivamente dados que possuem uma ampla faixa de valores.