Создание логарифмических графиков (лог-лог графиков)

MatplotlibMatplotlibBeginner
Практиковаться сейчас

This tutorial is from open-source community. Access the source code

💡 Этот учебник переведен с английского с помощью ИИ. Чтобы просмотреть оригинал, вы можете перейти на английский оригинал

Введение

В этом уроке мы узнаем, как создавать логарифмические графики (лог-лог графики) с использованием Matplotlib в Python. Лог-лог график - это тип графика, где как ось x, так и ось y масштабируются логарифмически. Это позволяет нам визуализировать данные, охватывающие несколько порядков величины, в компактной и информативной форме.

Советы по работе с ВМ

После запуска ВМ нажмите в левом верхнем углу, чтобы переключиться на вкладку Notebook и получить доступ к Jupyter Notebook для практики.

Иногда вам может потребоваться подождать несколько секунд, пока Jupyter Notebook загрузится. Валидация операций не может быть автоматизирована из-за ограничений Jupyter Notebook.

Если вы сталкиваетесь с проблемами во время обучения, не стесняйтесь обращаться к Labby. Оставьте отзыв после занятия, и мы оперативно решим проблему для вас.


Skills Graph

%%%%{init: {'theme':'neutral'}}%%%% flowchart RL matplotlib(("Matplotlib")) -.-> matplotlib/PlottingDataGroup(["Plotting Data"]) python(("Python")) -.-> python/DataStructuresGroup(["Data Structures"]) matplotlib(("Matplotlib")) -.-> matplotlib/AdvancedPlottingGroup(["Advanced Plotting"]) python(("Python")) -.-> python/ModulesandPackagesGroup(["Modules and Packages"]) python(("Python")) -.-> python/DataScienceandMachineLearningGroup(["Data Science and Machine Learning"]) matplotlib(("Matplotlib")) -.-> matplotlib/BasicConceptsGroup(["Basic Concepts"]) python(("Python")) -.-> python/FileHandlingGroup(["File Handling"]) matplotlib/BasicConceptsGroup -.-> matplotlib/importing_matplotlib("Importing Matplotlib") matplotlib/BasicConceptsGroup -.-> matplotlib/figures_axes("Understanding Figures and Axes") matplotlib/PlottingDataGroup -.-> matplotlib/line_plots("Line Plots") python/DataStructuresGroup -.-> python/lists("Lists") python/DataStructuresGroup -.-> python/tuples("Tuples") matplotlib/AdvancedPlottingGroup -.-> matplotlib/log_scale("Logarithmic Scale") python/ModulesandPackagesGroup -.-> python/importing_modules("Importing Modules") python/FileHandlingGroup -.-> python/with_statement("Using with Statement") python/DataScienceandMachineLearningGroup -.-> python/data_visualization("Data Visualization") subgraph Lab Skills matplotlib/importing_matplotlib -.-> lab-48557{{"Создание логарифмических графиков (лог-лог графиков)"}} matplotlib/figures_axes -.-> lab-48557{{"Создание логарифмических графиков (лог-лог графиков)"}} matplotlib/line_plots -.-> lab-48557{{"Создание логарифмических графиков (лог-лог графиков)"}} python/lists -.-> lab-48557{{"Создание логарифмических графиков (лог-лог графиков)"}} python/tuples -.-> lab-48557{{"Создание логарифмических графиков (лог-лог графиков)"}} matplotlib/log_scale -.-> lab-48557{{"Создание логарифмических графиков (лог-лог графиков)"}} python/importing_modules -.-> lab-48557{{"Создание логарифмических графиков (лог-лог графиков)"}} python/with_statement -.-> lab-48557{{"Создание логарифмических графиков (лог-лог графиков)"}} python/data_visualization -.-> lab-48557{{"Создание логарифмических графиков (лог-лог графиков)"}} end

Импорт библиотек

Во - первых, нам нужно импортировать необходимые библиотеки. Мы будем использовать matplotlib.pyplot для создания графиков.

import matplotlib.pyplot as plt

Создайте логарифмический график (лог-лог график) с настраиваемой рамкой

Далее мы создадим логарифмический график (лог-лог график) с настраиваемой рамкой. Это означает, что и ось x, и ось y будут иметь логарифмические шкалы, а соотношение сторон графика будет равно 1.

fig, ax = plt.subplots()
ax.set_xscale("log")
ax.set_yscale("log")
ax.set_xlim(1e1, 1e3)
ax.set_ylim(1e2, 1e3)
ax.set_aspect(1)
ax.set_title("Log-Log Plot with Adjustable Box")
plt.show()

Создайте логарифмический график (лог-лог график) с настраиваемым диапазоном данных (datalim)

Далее мы создадим логарифмический график (лог-лог график) с настраиваемым диапазоном данных (datalim). Это означает, что и ось x, и ось y будут иметь логарифмические шкалы, и соотношение сторон графика будет настроено для соответствия данным.

fig, ax = plt.subplots()
ax.set_xscale("log")
ax.set_yscale("log")
ax.set_adjustable("datalim")
ax.plot([1, 3, 10], [1, 9, 100], "o-")
ax.set_xlim(1e-1, 1e2)
ax.set_ylim(1e-1, 1e3)
ax.set_aspect(1)
ax.set_title("Log-Log Plot with Adjustable Datalim")
plt.show()

Резюме

В этом уроке мы узнали, как создавать логарифмические графики (лог-лог графики) с использованием Matplotlib в Python. Мы создали два разных типа лог-лог графиков - один с настраиваемой рамкой и один с настраиваемым диапазоном данных (datalim). Эти графики полезны для визуализации данных, охватывающих несколько порядков величины.