Как сделать логарифмическую шкалу в matplotlib

Добавил пользователь Евгений Кузнецов
Обновлено: 04.10.2024

Практически все задачи, связанные с построением графиков, можно решить, используя возможности, которые предоставляет модуль pyplot . В рамках данного урока мы рассмотрим базовые возможности модуля для построения графиков.

  • Текстовые надписи на графике
    • Наименование осей
    • Заголовок графика
    • Текстовое примечание
    • Легенда
    • Стиль линии графика
    • Цвет линии
    • Тип графика
    • Работа с функцией subplot()
    • Работа с функцией subplots()

    Для того, чтобы запустить любой из примеров, продемонстрированных в первом уроке (“ Matplolib . Урок 1. Быстрый старт), вам предварительно нужно было импортировать pyplot из библиотеки Matplolib . В настоящее время среди пользователей этого инструмента принято импорт производить следующим образом:

    Создатели Matplolib постарались сделать его похожим в использовании на MATLAB , так что если вы знакомы с последним, то разобраться с библиотекой будет проще.

    Основы работы с pyplot

    Построение графиков

    Основным элементом изображения, которое строит pyplot является Фигура (Figure), на нее накладываются один или более графиков, осей, надписей и т.п. Для построения графика используется команда plot() . В самом минимальном варианте можно ее использовать без параметров:

    В результате будет выведено пустое поле:


    Далее команду импорта и magic -команду для Jupyter (первая и вторая строки приведенной выше программы) мы использовать не будем.

    Если в качестве параметра функции plot() передать список, то значения из этого списка будут отложены по оси ординат (ось y ), а по оси абсцисс (ось x ) будут отложены индексы элементов массива:


    Для того, чтобы задать значения по осям x и y необходимо в plot() передать два списка:


    Текстовые надписи на графике

    Наиболее часто используемые текстовые надписи на графике это:

    • наименование осей;
    • наименование самого графика;
    • текстовое примечание на поле с графиком;
    • легенда.

    Рассмотрим кратко данные элементы, более подробный рассказ о них будет в одном из ближайших уроков.

    Наименование осей

    Для задания подписи оси x используется функция xlabel() , оси y – ylabel(). Разберемся с аргументами данных функций. Здесь и далее аргументы будем описывать следующим образом:

    Для функций xlabel()/ylabel() основными являются следующие аргументы:

    • xlabel (или ylabel):str
      • Текст подписи.
      • Расстояние между областью графика, включающую оси, и меткой.

      Функции xlabel()/ylabel() принимают в качестве аргументов параметры конструктора класса matplotlib.text.Text , некоторые из них нам могут пригодиться:

      • fontsize или size: число либо значение из списка: ‘xx-small’, ‘x-small’, ‘small’, ‘medium’, ‘large’, ‘x-large’, ‘xx-large’>.
        • Размер шрифта.
        • Стиль шрифта.
        • Толщина шрифта.
        • Цвет шрифта.

        Аргументов у этих функций довольно много и они позволяют достаточно тонко настроить внешний вид надписей. В рамках этого урока мы только начинаем знакомиться с инструментом pyplot поэтому не будем приводить весь список.

        Заголовок графика

        Для задания заголовка графика используется функция title() :

        Из параметров отметим следующие:

        • label : str
          • Текст заголовка.
          • Выравнивание заголовка.

          Для функции title() также доступны параметры конструктора класса matplotlib.text.Text , часть из них представлена в описании аргументов функций xlabel() / ylabel().

          Текстовое примечание

          За размещение текста на поле графика отвечает функция text() , которой вначале передаются координаты позиции надписи, после этого – текст самой надписи.

          Легенда

          Легенда будет размещена на графике, если вызвать функцию legend() , в рамках данного урока мы не будем рассматривать аргументы этой функции.

          Разместим на уже знакомом нам графике необходимый набор подписей.


          К перечисленным опциям мы добавили сетку, которая включается с помощью функции grid(True) .

          Работа с линейным графиком

          В этом параграфе мы рассмотрим основные параметры и способы их задания для изменения внешнего вида линейного графика. Matplotlib предоставляет огромное количество инструментов для построения различных видов графиков. Так как наиболее часто встречающийся вид графика – это линейный, ему и уделим внимание. Необходимо помнить, что настройка графиков других видов, будет осуществляться сходным образом.

          Параметры, которые отвечают за отображение графика можно задать непосредственно в самой функции plot() :

          Либо воспользоваться функцией setp() , через которую можно модифицировать нужные параметры:

          Стиль линии графика

          Стиль линии графика задается через параметр linestyle , который может принимать значения из приведенной ниже таблицы.

          Значение параметра Описание
          ‘-‘ или ‘solid’ Непрерывная линия
          ‘–‘ или ‘dashed’ Штриховая линия
          ‘-.’ или ‘dashdot’ Штрихпунктирная линия
          ‘:’ или ‘dotted’ Пунктирная линия
          ‘None’ или ‘ ‘ или ” Не отображать линию

          Стиль линии можно передать сразу после указания списков с координатами без указания, что это параметр linewidth .


          Либо можно воспользоваться функцией setp() :

          Результат будет тот же, что на рисунке выше.

          Для того, чтобы вывести несколько графиков на одном поле необходимо передать соответствующие наборы значений в функцию plot() . Построим несколько наборов данных и выведем их с использованием различных стилей линии:


          Тот же результат можно получить, вызвав plot() для построения каждого графика по отдельности. Если вы хотите представить каждый график отдельно на своем поле, то используйте для этого subplot() (см. Размещение графиков на разных полях)

          Цвет линии

          Задание цвета линии графика производится через параметр color (или c , если использовать сокращенный вариант). Значение может быть представлено в одном из следующих форматов:

          Если цвет задается с помощью символа из набора < ‘b’, ‘g’, ‘r’, ‘c’, ‘m’, ‘y’, ‘k’, ‘w’ >, то он может быть совмещен со стилем линии в рамках параметра fmt функции plot() .

          Например штриховая красная линия будет задаваться так: ‘–r’, а штрих пунктирная зеленая так ‘-.g’


          Тип графика

          До этого момента мы работали только с линейными графиками, функция plot() позволяет задать тип графика: линейный либо точечный, при этом для точечного графика можно указать соответствующий маркер. Приведем пару примеров:



          Размер маркера можно менять, об этом более подробно будет рассмотрено в уроке, посвященном точечным графикам.

          Размещение графиков на разных полях

          Существуют три основных подхода к размещению нескольких графиков на разных полях:

          • использование функции subplot() для указания места размещения поля с графиком;
          • использование функции subplots() для предварительного задания сетки, в которую будут укладываться поля;
          • использование GridSpec , для более гибкого задания геометрии размещения полей с графиками в сетке.

          В этом уроке будут рассмотрены первые два подхода.

          Работа с функцией subplot()

          Самый простой способ представить графики в отдельных полях – это использовать функцию supplot() для задания их мест размещения. До этого момента мы не работали с Фигурой ( Figure ) напрямую, значения ее параметров, задаваемые по умолчанию, нас устраивали. Для решения текущей задачи придется один из параметров – размер подложки, задать вручную. За это отвечает аргумент figsize функции figure() , которому присваивается кортеж из двух float элементов, определяющих высоту и ширину подложки.

          После задания размера, указывается местоположение, куда будет установлено поле с графиком с помощью функции subplot(). Чаще всего используют следующие варианты вызова subplot:

          subplot(nrows, ncols, index)

          • nrows: int
            • Количество строк.
            • Количество столбцов.
            • Местоположение элемента.
            • pos:int
              • Позиция, в виде трехзначного числа, содержащего информацию о количестве строк, столбцов и индексе, например 212, означает подготовить разметку с двумя строками и одним столбцов, элемент вывести в первую позицию второй строки. Этот вариант можно использовать, если количество строк и столбцов сетки не более 10, в ином случае лучше обратиться к первому варианту.

              Рассмотрим на примере работу с данными функциями:


              Второй вариант использования subplot():

              Работа с функцией subplots()

              Одно из неудобств использования последовательного вызова функций subplot() заключается в том, что каждый раз приходится указывать количество строк и столбцов сетки. Для того, чтобы этого избежать, можно воспользоваться функцией subplots(), из всех ее параметров, нас пока интересуют только первые два, через них передается количество строк и столбцов сетки. Функция subplots() возвращает два объекта, первый – это Figure , подложка, на которой будут размещены поля с графиками, второй – объект или массив объектов Axes , через которые можно получить полных доступ к настройке внешнего вида отображаемых элементов.

              Решим задачу вывода четырех графиков с помощью функции subplots() :

              Результат будет аналогичный тому, что приведен в разделе “Работа с функцией subplot() ”.

              P.S.

              Вводные уроки по “Линейной алгебре на Python” вы можете найти соответствующей странице нашего сайта . Все уроки по этой теме собраны в книге “Линейная алгебра на Python”.

              Если вам интересна тема анализа данных, то мы рекомендуем ознакомиться с библиотекой Pandas. Для начала вы можете познакомиться с вводными уроками. Все уроки по библиотеке Pandas собраны в книге “Pandas. Работа с данными”.


              Matplotlib является самой популярной библиотекой 2-D графики, но иногда трудно заставить ваши графики выглядеть правильно.

              Как мне изменить название этикетки на моей легенде? Как мне установить отметки? Как изменить шкалу на логарифмическую? Как добавить аннотации и стрелки на мой график? Как добавить линии сетки на мои графики?

              Прежде всего, убедитесь, что вы импортируете matplotlib.

              В Jupyter Notebook вы можете включить эту строку ниже, чтобы вам не пришлось звонить plt.show() каждый раз, когда вы хотите сделать сюжет.

              До:


              После:


              В: Как мне увеличить размер моей фигуры?

              Часто размер по умолчанию слишком мал. Вы можете добавить аргумент figsize и указать ширину и высоту в дюймах, как показано ниже.

              Q: Что такое подзаговор? Как мне создавать и перемещаться по участкам?

              Сюжеты - это группы меньших осей, которые существуют вместе в пределах одной фигуры. Ниже приведен пример четырех участков в форме 2 x 2.


              Эти участки были созданы с кодом ниже. Мы называем plt.subplot и укажите три числа. Они ссылаются на количество строк, количество столбцов и номер подзаговора, который вы хотите активировать.

              На приведенных выше графиках текст на графиках является ссылкой на эти три числа. Порядок номера подзаголовка располагается слева направо, начиная с номера 1. Например, верхний левый график - это номер 1, верхний правый график - номер 2, нижний левый график - номер 3, и нижний правый график - это участок № 4.

              Обратите внимание, что вам придется специально позвонить plt.subplot(2, 2, 1) активировать этот участок.

              До


              После


              Q:. Как добавить линии сетки на мои графики?

              В: Как мне изменить цвет линий / ширину / стиль?

              Вы можете передать аргументы color, linewidth и linestyle.

              Вот несколько параметров стиля линии, которые вы можете установить.


              Q: Как я могу изменить свой стиль маркера или цвет?

              Вы можете передать маркер аргументов и цвет, как показано ниже.

              Вот несколько вариантов маркеров, которые вы можете установить по своему вкусу.


              В: Как мне изменить прозрачность моих линий?

              Передайте альфа-параметр на ваш график. Альфа может быть установлена ​​от 0 до 1, где 0 полностью прозрачен, а 1 - нет прозрачности.

              График ниже иллюстрирует, как прозрачность выглядит при уровнях альфа 0,9, 0,5 и 0,1


              В: Как мне добавить легенду к своему сюжету?

              Если легенда не появляется автоматически на вашем графике, вы можете использовать следующий код для отображения легенды.

              В: Как мне изменить местоположение, где появляется моя легенда?

              Вы можете передать следующие параметры loc аргумент: верхний правый, верхний левый, нижний левый, нижний правый, правый, центральный левый, правый центр, нижний центр, верхний центр, центр.

              В: Как мне изменить название ярлыка на моей легенде?

              Опция 1:

              Вариант 2:

              Кроме того, вы можете создать список имен меток и установить метки легенды равными списку, который вы создали.

              В: Как мне изменить размер моей легенды?

              Чтобы установить размер легенды для этого конкретного графика, вы можете передать аргумент fontsize.

              В качестве альтернативы, вместо использования числа, вы можете сделать что-то вроде этого.

              Q: Как я могу назвать свои метки осей x и y и как изменить размер шрифта?

              В: Как мне установить отметки?

              Первый аргумент - это место, где вы хотите установить метки, а второй аргумент - метка рядом с меткой.

              Q: Как установить экстент осей?

              В: Как мне изменить масштаб на логарифмический?

              В: Как мне добавить аннотации и стрелки к моему графику?

              Мы можем создавать аннотации и указывать координаты для аннотации к xy аргумент. xytext определить координаты метки. Если мы хотели стрелы, нам нужно будет использовать arrowprops чтобы стрелки появились.

              Если в вашем ноутбуке Jupyter окажется большое количество двумерной графики, ваш ноутбук будет работать очень медленно. Это случилось со мной во время одного из проектов, над которым я работал. Если вы наведите указатель мыши на левую сторону графика, появится серое поле, как показано ниже. Двойным щелчком на этом сером квадрате я смог скрыть свои графики, чтобы Jupyter Notebook мог нормально работать. Это поможет и с прокруткой.

              Надеюсь, вам понравился этот обзор Matplotlib. Было бы невозможно охватить каждую вещь в огромной библиотеке Matplotlib, но если есть другие функции Matplotlib, которые, по вашему мнению, должны быть включены в эту статью, дайте мне знать.

              Я хочу построить график с одной логарифмической осью, используя matplotlib.

              Я читал документы, но не могу понять синтаксис. Я знаю, что это, вероятно, что-то простое, как 'scale=linear' в аргументах сюжета, но я, кажется, не могу понять это правильно

              Возможный Дубликат : Python, Matplotlib, подзаголовок: Как установить диапазон осей? Я хотел бы указать масштаб оси x для моей точечной диаграммы, аналогичной excel. Например, я подаю значения оси x следующим образом: x_values = [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100] Однако появляются только.

              Я пытаюсь сделать график плотности 2D (из некоторых данных моделирования) с matplotlib. Мои данные x и y определяются как log10 некоторых величин. Как я могу получить логарифмические оси (с логарифмическими незначительными тиками)? Вот пример моего кода: import numpy as np import matplotlib.pyplot.

              Вы можете использовать метод Axes.set_yscale . Это позволяет изменить масштаб после создания объекта Axes . Это также позволит вам создать элемент управления, позволяющий пользователю выбирать масштаб, если вам это необходимо.

              Соответствующая строка для добавления:

              Вы можете использовать 'linear' , чтобы вернуться к линейной шкале. Вот как будет выглядеть ваш код:

              result chart

              Во-первых, не очень аккуратно смешивать код pylab и pyplot . Более того, стиль pyplot предпочтительнее, чем использование pylab .

              Вот немного очищенный код, использующий только функции pyplot :

              Соответствующая функция- pyplot.yscale() . Если вы используете объектно-ориентированную версию, замените ее методом Axes.set_yscale() . Помните, что вы также можете изменить масштаб оси X, используя pyplot.xscale() (или Axes.set_xscale() ).

              Проверьте мой вопрос, в чем разница между "журналом" и "символическим журналом"? чтобы увидеть несколько примеров шкал графиков, которые предлагает matplotlib.

              Вам просто нужно использовать семилогию вместо сюжета:

              Возможный Дубликат : Постройте логарифмические оси с matplotlib в python У меня есть матрица 50*1050, в которой измерение 50 представляет частоту, а 1050-время. Я попытался построить его с помощью imshow и получил это изображение: Но я хочу выделить более низкие частоты, а это значит, что мне.

              если вы хотите изменить основание логарифма, просто добавьте:

              До Matplotlib 3.3 вам придется использовать basex/basey в качестве баз данных журнала

              Я знаю, что это немного не по теме, так как в некоторых комментариях упоминалось, что решение ax.set_yscale('log') должно быть "nicest", и я подумал, что может возникнуть опровержение. Я бы не рекомендовал использовать ax.set_yscale('log') для гистограмм и гистограмм. В моей версии (0.99.1.1) я столкнулся с некоторыми проблемами рендеринга - не уверен, насколько общей является эта проблема. Однако и bar, и hist имеют необязательные аргументы для установки шкалы y в журнал, которые отлично работают.

              Так что если вы просто используете неискушенный API, как я часто делаю (я часто использую его в ipython), то это просто

              Надеюсь, это поможет кому-то, кто ищет простой ответ! :).

              Похожие вопросы:

              У меня есть некоторые данные, которые я plot на полулогарифмическом plot (стиль log-lin, с логарифмической шкалой по оси y). Есть ли способ изменить метки ТИКов по оси y с их фактических значений на.

              У меня есть список кортежей как [(2014, 30, 15), (2015, 10, 20), (2007, 5, 3)]. Теперь я хочу построить гистограмму в pandas таким образом, чтобы первый индекс каждого кортежа на оси X и.

              Предположим, что у меня есть экземпляр gridspec matplotlib в скрипте python. Что я хочу сделать, так это создать две оси и иметь сюжет на одной оси и легенду на другой. Что-то вроде import numpy as.

              Возможный Дубликат : Python, Matplotlib, подзаголовок: Как установить диапазон осей? Я хотел бы указать масштаб оси x для моей точечной диаграммы, аналогичной excel. Например, я подаю значения оси x.

              Я пытаюсь сделать график плотности 2D (из некоторых данных моделирования) с matplotlib. Мои данные x и y определяются как log10 некоторых величин. Как я могу получить логарифмические оси (с.

              Возможный Дубликат : Постройте логарифмические оси с matplotlib в python У меня есть матрица 50*1050, в которой измерение 50 представляет частоту, а 1050-время. Я попытался построить его с помощью.

              (Сильно отредактировано :) В python matplotlib я хочу построить график y против x с двумя xscales, нижний с линейными тиками и верхний с логарифмическими тиками. Нижние значения x являются.

              Я установил верхнюю ось x вручную (преобразование составляет 1.218x значений на нижней оси x), и я хотел бы, чтобы верхние второстепенные логарифмические тики тоже двигались вверх по шкале на.

              Заранее спасибо, что нашли время прочитать мой вопрос. У меня возникли проблемы с построением массива отрицательных степеней 10 в matplotlib Я прочитал все параметры log xscale в документации.


              Картиной можно выразить тысячу слов. В случае с библиотекой Python matplotlib, к счастью, понадобится намного меньше слов в коде для создания качественных графиков.

              Эта статья – руководство для пользователей Python на начальном-среднем уровне по matplotlib, с использованием как теории, так и практических примеров. Обучение по практическим примерам может быть очень продуктивным, и дает возможность получить представление даже на поверхностном уровне понимания внутренней работы и макета библиотеки.

              Что мы рассмотрим?

              • Pylab и pyplot: кто есть кто?
              • Ключевые концепции дизайна matplotlib;
              • Понимание plt.subplots();
              • Визуализация массивов при помощи matplotlib;
              • Построение графиков с комбинацией pandas и matplotlib.

              Есть вопросы по Python?

              На нашем форуме вы можете задать любой вопрос и получить ответ от всего нашего сообщества!

              Telegram Чат & Канал

              Вступите в наш дружный чат по Python и начните общение с единомышленниками! Станьте частью большого сообщества!

              Паблик VK

              Одно из самых больших сообществ по Python в социальной сети ВК. Видео уроки и книги для вас!

              Если у вас еще не установлен matplotlib, рекомендуем ознакомиться с руководством по установке, перед тем как продолжить.

              Почему Matplotlib может быть сложным?

              Изучение matplotlib временами может быть тяжелым процессом. Проблема не в нехватке документации (которая весьма обширная, между прочим). Сложности могут возникнуть со следующим:

              • Размер библиотеки огромный сам по себе, около 70 000 строк кода;
              • Matplotlib содержит несколько разных интерфейсов (способов построения фигуры) и может взаимодействовать с большим количеством бекендов. (Бекенды отвечают за то, как по факту будут отображаться диаграммы, не только за внутреннюю структуру);
              • Несмотря на обширность, часть собственной документации matplotlib серьезно устарела. Библиотека все еще развивается, и множество старых примеров в сети могут включать на 70% меньше кода, чем в их современной версии;

              Так что, перед тем как мы перейдем к сложным примерам, не помешает освоить корневые концепции дизайна matplotlib.

              Pylab: что это и нужно ли мне это?

              Немножко истории: Нейробиолог Джон Д. Хантер начал разрабатывать matplotlib в 2003 году, в основном вдохновляясь эмуляцией команд программного обеспечения Mathworks MATLAB. Джон отошел в мир иной трагически рано, в возрасте 44 лет в 2012 году, и matplotlib на сегодняшний день является целиком и полностью продуктом сообщества: развивается и поддерживается множеством людей. (Джон говорил об эволюции matplotlib на конференции SciPy в 2012, которую однозначно стоит посмотреть.)

              Одной из важных особенностей MATLAB является его глобальный стиль. Концепция импорта Python не сильно используется в MATLAB, и большинство функций MATLAB легко доступны для пользователя на верхнем уровне.

              Заказать свой собственный уникальный номер можно от Сим-Трейд.ру. Быстрая доставка в день заказа и красивые номера начиная от 300 руб. с выгодным тарифным планом. Свой уникальный номер это хороший признак для введения бизнеса с момента первого звонка.

              Понимание того, что корни matplotlib растут из MATLAB, помогает объяснить существование pylab. pylab – это модуль внутри библиотеки matplotlib, который был встроен для подражания общего стиля MATLAB. Он существует только для внесения ряда функций классов из NumPy и matplotlib в пространство имен, что упрощает переход пользователей MATLAB, которые не сталкивались с необходимостью в операторах импорта. Бывшие пользователи MATLAB (которые очень хорошие люди, обещаем!) полюбили его функционал, потому что при помощи from pylab import * они могут просто вызывать plot() или array() напрямую также, как они это делали в MATLAB.

              Проблема здесь может быть очевидной для некоторых пользователей Python: использование from pylab import * в сессии или скрипте – как правило, плохая идея. Matplotlib сегодня прямым текстом рекомендуют не делать этого в своих руководствах:

              [pylab] все еще существует по историческим причинам, но его использование не рекомендуется. Он перегружает пространства имен функциями, которые оттеняют надстройки Python и может привести к скрытым багам. Для получения интеграции IPython без использования импортов, рекомендуется использовать %matplotlib.

              В глубине своей, существует целая тонна потенциально конфликтных импортов, замаскированных в коротком источнике pylab. Фактически, использование ipython —pylab (из терминала или командной строки) или %pylab (из инструментов IPython/Jupyter) легко вызывает from pylab import *

              Суть в том, что matplotlib забросили этот удобный модуль и рекомендуют не использовать pylab, подтверждая ключевое правило Python – явное лучше, чем неявное.

              Без необходимости в использовании pylab, мы всегда можем обойтись всего одним каноничным импортом:

              Читайте также: