Python
 Computer >> コンピューター >  >> プログラミング >> Python

Matplotlibでゼロ値を含むデータをログスケール（symlog）でプロットする方法

Matplotlibでは、ゼロ値を含むデータを対数スケールでプロットしたい場合、通常のlogスケールは使用できません。なぜなら、log(0)は定義されないためです。このような場合には、xscale()メソッドとyscale()メソッドに"symlog"（対称対数スケール）を指定することで解決できます。

symlogスケールは、ゼロ付近では線形スケールとして振る舞い、一定の範囲を超えると対数スケールに切り替わるため、正負の値やゼロを含むデータも自然に表示できます。

手順

  • 図のサイズを設定し、サブプロット間および周囲の余白（パディング）を調整します。

  • ゼロ値を含む2つのリストをplot()メソッドを使ってプロットします。

  • yscale()メソッドに"symlog"を指定してY軸を対称対数スケールに設定します。

  • xscale()メソッドに"symlog"を指定してX軸も対称対数スケールに設定します。

  • show()メソッドを使用して図を表示します。

コード例

from matplotlib import pyplot as plt
plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True
plt.plot([0, 1, 2, 0, 3], [1, 0, 2, 3, 5], marker='o', linestyle='-')
plt.yscale('symlog')
plt.xscale('symlog')
plt.show()

出力結果

Matplotlibでゼロ値を含むデータをログスケール（symlog）でプロットする方法

補足：linthreshパラメータについて

symlogスケールでは、linthresh（線形>（線形領域のしきい値）を指定することで、線形スケールから対数スケールへ切り替わる範囲を制御できます。例えばplt.xscale('symlog', linthresh=0.5)のように指定すると、-0.5から0.5の間が線形表示されます。データの分布に応じて適切な値を設定すると、より見やすいグラフになります。

  1. Matplotlibで漸近線・不連続点を含むグラフを正しく描画する方法

    はじめにMatplotlibで y = 1/x のような関数をそのままプロットすると、x = 0 付近で値が発散し、グラフ上に不自然な縦線が表示されてしまうことがあります。これは数値計算では厳密な「無限大」を扱えず、0に極めて近い大きな値として計算されるためです。本記事では、numpyとMatplotlibを組み合わせて、漸近線（不連続点）を持つ関数を見やすく描画する手順を解説します。処理の手順numpyを使ってx・yのデータポイントを作成します。plt.axis(off) で軸の表示をオフにします。plot() メソッドでx・yのデータをもとに曲線を描画します。axhline() で水平方向

  2. Python MatplotlibでY軸の値（目盛りラベル）を指定する方法

    PythonのMatplotlibでは、yticks()メソッドを使うことで、Y軸に表示する値や目盛りラベルを自由に指定できます。X軸の場合はxticks()を使用します。この記事では、具体的な手順とサンプルコードを通して、軸の目盛りをカスタマイズする方法を解説します。 Y軸の値を指定する手順 以下の手順で、Matplotlibのグラフに任意の目盛りラベルを設定できます。 numpyを使ってxおよびyのデータポイントを作成します。 軸に表示したい値として、文字列のリストを作成します。 xticks()メソッドとyticks()メソッドを使用し、それぞれX軸・Y軸の目盛りの位置とラベルを指定し