Pythonでmatplotlibを使って対数軸をプロットする

matplotlibを使用して、1つの対数軸を持つグラフをプロットしたいと思います。

私はドキュメントを読んでいますが、構文を理解できません。それはおそらく'scale=linear'プロット引数のように単純なものであることは知っていますが、正しく理解できていないようです

サンプルプログラム：

import pylab
import matplotlib.pyplot as plt
a = [pow(10, i) for i in range(10)]
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(2, 1, 1)

line, = ax.plot(a, color='blue', lw=2)
pylab.show()

Axes.set_yscaleメソッドを使用できます。これにより、Axesオブジェクトの作成後にスケールを変更できます。これにより、必要に応じてユーザーがスケールを選択できるようにコントロールを構築することもできます。

追加する関連行は次のとおりです。

ax.set_yscale('log')

を使用'linear'して、線形スケールに戻すことができます。コードは次のようになります。

import pylab
import matplotlib.pyplot as plt
a = [pow(10, i) for i in range(10)]
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(2, 1, 1)

line, = ax.plot(a, color='blue', lw=2)

ax.set_yscale('log')

pylab.show()

まず第一に、混合pylabしてpyplotコーディングすることはそれほど整然ではありません。さらに、pylabを使用するよりもpyplotスタイルを使用することをお勧めします。

pyplot関数のみを使用して、少しクリーンアップしたコードを次に示します。

from matplotlib import pyplot

a = [ pow(10,i) for i in range(10) ]

pyplot.subplot(2,1,1)
pyplot.plot(a, color='blue', lw=2)
pyplot.yscale('log')
pyplot.show()

関連する機能はpyplot.yscale()です。オブジェクト指向バージョンを使用する場合は、メソッドで置き換えAxes.set_yscale()ます。pyplot.xscale()（またはAxes.set_xscale()）を使用して、X軸のスケールを変更することもできます。

私の質問をチェック「ログ」と「symlog」の違いは何ですか？matplotlibが提供するグラフスケールのいくつかの例を確認します。

あなたは単にプロットの代わりにセミロジーを使う必要があります：

from pylab import *
import matplotlib.pyplot  as pyplot
a = [ pow(10,i) for i in range(10) ]
fig = pyplot.figure()
ax = fig.add_subplot(2,1,1)

line, = ax.semilogy(a, color='blue', lw=2)
show()

対数の底を変更したい場合は、以下を追加してください：

plt.yscale('log',basey=2) 
# where basex or basey are the bases of log

私はこれが少し話題から外れているのを知っていax.set_yscale('log')ます。ax.set_yscale('log')ヒストグラムや棒グラフに使用することはお勧めしません。私のバージョン（0.99.1.1）では、いくつかのレンダリングの問題に遭遇しました-この問題がどれほど一般的かはわかりません。ただし、barとhistの両方には、yスケールをログに設定するオプションの引数があります。これは正常に機能します。

参照：http : //matplotlib.org/api/pyplot_api.html#matplotlib.pyplot.bar

http://matplotlib.org/api/pyplot_api.html#matplotlib.pyplot.hist

したがって、私がよくあるように、単純化されていないAPIを単に使用している場合（ipythonでよく使用します）、これは単純です

yscale('log')
plot(...)

これが簡単な答えを探している人に役立つことを願っています！:)。

以下のコードを使用できます：

np.log(df['col_whose_log_you_need']).iplot(kind='histogram', bins=100,
                                   xTitle = 'log of col',yTitle ='Count corresponding to column',
                                   title='Distribution of log(col_whose_log_you_need)')