Построение графиков с логарифмическими осями в Matplotlib

Введение

Этот пошаговый учебник проведет вас через процесс создания графиков с логарифмическими осями с использованием Python Matplotlib. В этом учебнике будут рассмотрены следующие темы:

1. График semilogy
2. График semilogx
3. График loglog
4. График с погрешностями

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 не загрузится полностью. 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.

График semilogy

График semilogy - это график с логарифмической шкалой по оси y. Он полезен для визуализации данных, имеющих большой диапазон значений.

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()

График semilogx

График semilogx - это график с логарифмической шкалой по оси x. Он полезен для визуализации данных, имеющих большой диапазон значений по оси 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()

График loglog

График loglog - это график с логарифмической шкалой как по оси x, так и по оси y. Он полезен для визуализации данных, имеющих большой диапазон значений по обеим осям.

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()

График с погрешностями

График с погрешностями - это график, который показывает погрешностные полосы для каждой точки данных. Если точка данных имеет отрицательное значение, оно будет обрезано до 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()

Резюме

Python Matplotlib - это мощный инструмент для создания визуализаций данных. В этом руководстве рассказывается, как создавать графики с логарифмическими осями с использованием графиков semilogy, semilogx, loglog и графиков с погрешностями. Используя такие виды графиков, вы можете эффективно визуализировать данные, имеющие большой диапазон значений.