So erstellen Sie Matplotlib-Diagramme mit Logskalen

Oft möchten Sie möglicherweise Matplotlib-Diagramme mit Logskalen für eine oder mehrere Achsen erstellen. Glücklicherweise bietet Matplotlib dazu die folgenden drei Funktionen:

Matplotlib.pyplot.semilogx() - Erstellen Sie ein Diagramm mit Logskalierung auf der x-Achse.
Matplotlib.pyplot.semilogy() - Erstellen Sie ein Diagramm mit Logskalierung auf der y-Achse.
Matplotlib.pyplot.loglog() - Erstellen Sie ein Diagramm mit Logskalierung auf beiden Achsen.

In diesem Tutorial wird erklärt, wie jede dieser Funktionen in der Praxis verwendet wird.

Beispiel 1: Logskala für die X-Achse

Angenommen, wir erstellen ein Liniendiagramm für die folgenden Daten:

import matplotlib.pyplot as plt

# Daten erstellen
x = [1, 8, 190, 1400, 6500] 
y = [1, 2, 3, 4, 5]

# Liniendiagramm der Daten erstellen
plt.plot(x,y)

Mit der Funktion .semilogx() können wir die x-Achse in eine Logskala konvertieren:

plt.semilogx()

Beachten Sie, dass die y-Achse genau gleich ist, die x-Achse sich jedoch jetzt auf einer logarithmischen Skala befindet.

Beispiel 2: Logskala für die Y-Achse

Angenommen, wir erstellen ein Liniendiagramm für die folgenden Daten:

import matplotlib.pyplot as plt

# Daten erstellen
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [1, 8, 190, 1400, 6500]

# Liniendiagramm der Daten erstellen
plt.plot(x,y)

Mit der Funktion .semilogy() können wir die y-Achse in eine Logskala konvertieren:

plt.semilogy()

Beachten Sie, dass die x-Achse genau gleich ist, die y-Achse sich jedoch jetzt auf einer logarithmischen Skala befindet.

Beispiel 3: Logskala für beide Achsen

Angenommen, wir erstellen ein Liniendiagramm für die folgenden Daten:

import matplotlib.pyplot as plt

# Daten erstellen
x = [10, 200, 3000, 40000, 500000]
y = [30, 400, 5000, 60000, 750000]

# Liniendiagramm der Daten erstellen
plt.plot(x,y)