如何在 Matplotlib 中繪製對數軸
Suraj Joshi
2023年1月30日
2020年6月9日
為了在 Matplotlib 中繪製半對數圖，我們使用 set_xscale() 或 set_yscale() 和 semilogx() 或 semilogy() 函式。如果必須將兩個軸都設定為對數刻度，則可以使用 loglog() 函式。
set_xscale() 或 set_yscale() 函式
我們使用 set_xscale() 或 set_yscale() 函式分別設定 X 軸和 Y 軸的縮放比例。如果我們在函式中使用 log 或 symlog 比例尺，則將各個軸繪製為對數比例尺。使用帶有 set_xscale() 或 set_yscale() 函式的 log 標尺僅允許正值，這是讓我們如何管理負值，而使用 symlog 標尺既接受正值又接受負值。
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
date=["28 April",
"27 April",
"26 April",
"25 April",
"24 April",
"23 April"]
revenue=[2954222 ,
2878196 ,
2804796 ,
2719896 ,
2626321,
2544792 ]
company_data_df=pd.DataFrame({"date":date,"total_revenue":revenue})
company_data = company_data_df.sort_values(by=['total_revenue'])
fig = plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.scatter(company_data['total_revenue'],company_data['date'])
plt.plot(company_data['total_revenue'],company_data['date'])
plt.xscale("log")
plt.xlabel("Total Revenue")
plt.ylabel("Date")
plt.title("Company Growth",fontsize=25)
plt.show()
輸出：
%20function.png)
要設定沿 Y 軸的對數軸，我們可以使用 yscale() 函式將 Y 軸比例尺設定為 log：
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
date=["28 April",
"27 April",
"26 April",
"25 April",
"24 April",
"23 April"]
revenue=[2954222 ,
2878196 ,
2804796 ,
2719896 ,
2626321,
2544792 ]
company_data_df=pd.DataFrame({"date":date,"total_revenue":revenue})
company_data = company_data_df.sort_values(by=['total_revenue'])
fig = plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.scatter(company_data['date'],company_data['total_revenue'])
plt.plot(company_data['date'],company_data['total_revenue'])
plt.yscale("log")
plt.xlabel("Date")
plt.ylabel("Total Revenue")
plt.title("Company Growth",fontsize=25)
plt.show()
輸出：
%20function.png)
為了沿兩個軸設定對數值，我們同時使用了 xscale() 和 yscale() 函式：
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
x = [10, 100, 1000, 10000, 100000]
y = [2, 4 ,8, 16, 32]
fig = plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.scatter(x, y)
plt.plot(x, y)
plt.grid()
plt.xscale("log")
plt.yscale("log",basey=2)
plt.xlabel("x",fontsize=20)
plt.ylabel("y",fontsize=20)
plt.title("Plot with both log axes",fontsize=25)
plt.show()
輸出：
這裡 basey = 2 表示沿 Y 軸的 2 的對數。
semilogx() 或 semilogy() 函式
semilogx() 函式建立沿 X 軸具有對數縮放比例的圖，而 semilogy() 函式建立沿 Y 軸具有對數縮放比例的圖。預設的對數底數是 10，而底數可以分別為函式 semilogx() 和 semilogy() 設定 basex 和 basey 引數。
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
date=["28 April",
"27 April",
"26 April",
"25 April",
"24 April",
"23 April"]
revenue=[2954222 ,
2878196 ,
2804796 ,
2719896 ,
2626321,
2544792 ]
company_data_df=pd.DataFrame({"date":date,"total_revenue":revenue})
company_data = company_data_df.sort_values(by=['total_revenue'])
fig = plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.scatter(company_data['total_revenue'],company_data['date'])
plt.plot(company_data['total_revenue'],company_data['date'])
plt.semilogx()
plt.xlabel("Total Revenue")
plt.ylabel("Date")
plt.title("Company Growth",fontsize=25)
plt.show()
輸出：
%20function.png)
要沿兩個軸設定對數值，我們可以同時使用 semilogx() 和 semilogy() 函式：
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
x = [10, 100, 1000, 10000, 100000]
y = [2, 4 ,8, 16, 32]
fig = plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.scatter(x, y)
plt.plot(x, y)
plt.grid()
plt.semilogx()
plt.semilogy(basey=2)
plt.xlabel("x",fontsize=20)
plt.ylabel("y",fontsize=20)
plt.title("Plot with both log axes",fontsize=25)
plt.show()
輸出：
loglog() 函式
為了沿 X 和 Y 軸進行對數縮放，我們還可以使用 loglog() 函式。X 軸和 Y 軸的對數底數由 basex 和 basey 引數設定。
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
x = [10, 100, 1000, 10000, 100000]
y = [2, 4 ,8, 16, 32]
fig = plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.scatter(x, y)
plt.plot(x, y)
plt.loglog(basex=10,basey=2)
plt.xlabel("x",fontsize=20)
plt.ylabel("y",fontsize=20)
plt.title("Plot with both log axes",fontsize=25)
plt.show()
輸出：
Author: Suraj Joshi
Suraj Joshi is a backend software engineer at Matrice.ai.
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