Escala de registro matplotlib
Tanto para las funciones de YScale como de XScale, especifique el módulo de escala log. La escala logarítmica es efectiva para visualizar conjuntos de datos con números extremadamente pequeños y, a veces, muy enormes, ya que presenta los conjuntos de datos de tal manera que podamos obtener la mayoría de los números incluso sin que diferentes conjuntos se apliquen demasiado íntimamente.
Vamos a discutir la escala de registro Matplotlib en Python en este artículo. La escala de registro matplotlib es una escala de 10 potencias. Podríamos estar usando cualquier valor para la base, como 3, o podríamos haber usado el número E para representar el valor del registro natural. El relleno de los componentes representados podría limitarse o ampliarse mediante el uso de diferentes orígenes, lo que permite la visualización más clara.
La escala de registro MATLPLOTLIB se utilizará para dibujar ejes, gráficos de dispersión, gráficos 3D y más. Examinemos algunas muestras de escala de registro alternativas y su ejecución.
Ajuste de la escala del eje y a la escala log
La especificación de los ejes logarítmicos es idéntico a los ejes convencionales gráficos, aparte de una sola línea de código que indica el tipo de coordenadas como 'log.'
de matplotlib import pyplotpyplot.subtrama (1, 1, 1)
x = [30 ** I para i en el rango (30)]
pyplot.Plot (x, color = 'rojo', lw = 10)
pyplot.Yscale ('log')
pyplot.espectáculo()
En el caso anterior, integramos el matplotlib.biblioteca de pyplot. Matplotlib es un paquete en Python que se utiliza para dibujar diferentes gráficos y gráficos. A continuación, inicialmente creamos la trama secundaria que se utilizará para visualizar el mapa. Usamos para bucle aquí para indicar el valor del eje x.
Además, empleamos el método Plot () para dibujar la línea en el gráfico. Podemos establecer el color y el ancho de la línea proporcionando los valores a los parámetros 'Color' y 'LW'. Los poderes de diez se mostrarían junto con su función exponencial. Los valores presentados indicarán además un aumento exponencial para la escala logarítmica.
Como resultado, necesitaremos especificar 'registrar' como un parámetro para el pyplot.Función YScale () para obtener el eje y en escala logarítmica. Del mismo modo, también podríamos utilizar pyplot.xScale ('log') para modificar la escala del eje x a una escala logarítmica.
Escala log en matplotlib utilizando los métodos semilogx () y semilogía ()::
Otra otra forma de hacer un gráfico utilizando una escala logarítmica en algún lugar a lo largo del eje X es usar el método semilogx (). El método de semilogía (), por otro lado, proporciona una figura que tiene una escala logarítmica a lo largo del eje Y.
importar pandas como PDImportar matplotlib.Pyplot como PLT
x = [200, 2000, 20000, 200000, 2000000]
y = [10, 12, 14, 16, 18]
Fig = PLT.Figura (Figsize = (6,4))
PLT.dispersión (x, y)
PLT.Parcela (x, y)
PLT.red()
PLT.semilogx ()
PLT.Semilogía (Basey = 3)
PLT.xlabel ("eje x", fontSize = 15)
PLT.ylabel ("eje y", fontSize = 15)
PLT.espectáculo()
En adelante, importando las bibliotecas, inicializamos dos matrices que contienen valores aleatorios para los ejes x e y. A continuación, ajustamos el tamaño de la figura. Para dibujar el gráfico de dispersión, aplicaremos el PLT.función de dispersión (). Mientras tanto, empleamos la función Plot () para dibujar la línea. El valor estándar de la base del logaritmo es 10. La base podría especificarse con los argumentos BaseX y Basey a los métodos semilogx () y semilogía (), en consecuencia.
El PLT.El método semilogx () tiene la base predeterminada 10 y se utiliza para convertir el eje x en una escala de registro en este escenario. El PLT.El método de semilogía (), por otro lado, transforma el eje y de un valor de la escala logarítmica de la base 3. Además de esto, especificamos las etiquetas de los ejes como 'eje x' y 'eje y' mediante el uso de PLT.Funciones de etiqueta (). Del mismo modo, el tamaño de fuente de estas etiquetas también se define aquí. Ahora, usamos la función show () para presentar el gráfico.
Utilizando la función Loglog ()
En este paso, el método Loglog () se usaría para crear escala de registro en el eje X o el eje Y.
importar pandas como PDImportar matplotlib.Pyplot como PLT
x = [30, 300, 3000, 30000, 300000]
y = [22, 24, 28, 26, 32]
Fig = PLT.Figura (Figsize = (4, 4))
PLT.dispersión (x, y)
PLT.Parcela (x, y)
PLT.Loglog (Basex = 20, Basey = 4)
PLT.espectáculo()
En primer lugar, incluimos bibliotecas necesarias para visualizaciones gráficas. Luego, tomamos dos variables para almacenar las matrices. Estas matrices contienen los valores de los conjuntos de datos para los ejes X e Y. El tamaño del gráfico se afirma mediante el uso de la función figSize (). Aquí, queremos trazar el gráfico de dispersión para que empleemos la función de dispersión ().
Mientras tanto, dibujamos la línea utilizando el método plot (). Ahora, aplicamos el método Loglog () aquí. El valor de la base del registro tanto para el eje X como para el eje y está determinado principalmente por argumentos de basex y basey. El Basex = 20 y Basey = 4 entradas se proporcionan al PLT.Método Loglog (), que produce el eje X Base 20 log escala en este caso.
En el eje y, se está utilizando la escala logarítmica de la base 4. Además, el PLT.El método show () se utiliza para representar el gráfico.
Muestra números negativos en la escala de registro de matplotlib
Los conjuntos de datos incluyen números mixtos de forma positiva y negativa a veces. La escala logarítmica no se implementará en estas situaciones porque los valores negativos no tienen valores logarítmicos.
Conclusión
En este artículo, examinamos cómo utilizamos la escala de registro Matplotlib en Python. El uso de la escala logarítmica es un enfoque eficiente de visualización de datos. Hemos mostrado una variedad de métodos para aplicar la escala logarítmica a las dimensiones. Estos métodos incluyen semilogx () y semilogía (), así como loglog (). Explicamos además cómo crear gráficos e histogramas de dispersión mediante el uso de la escala de registro Matplotlib.