Обратный логарифмический масштаб на морских графиках

Python хорошо оснащен различными функциями для работы с логарифмическими и экспоненциальными значениями. Для вычисления таких значений мы используем функции log() и exp(), доступные в модулях numpy и math.

Например,

print(np.log(50))
print(np.exp(3.912023005428146))

Выход:

3.912023005428146
49.99999999999999

Многие изменения двух вышеупомянутых функций позволяют нам рассчитывать журнал с разными базами и т. Д. Экспоненциальные значения считаются обратными логарифмическими или обратными логарифмическими значениями.

С такими значениями можно также работать на графиках и графиках. Модуль seaborn, основанный на модуле matplotlib, используется для целей визуализации и может создавать множество различных типов графиков. Мы можем настроить окончательную цифру в соответствии с нашими требованиями, используя различные функции.

В этом руководстве мы научимся обращать значения логарифмов на морских графиках в Python.

В нашем примере мы будем использовать функции журнала для вычисления требуемых значений и построения их графика с помощью функции violinplot() модуля seaborn.

См. Код ниже,

import seaborn as sns
import numpy as np

lst = [1,5,8,9,5,2,5,6,9]

pl = sns.violinplot(y=np.log(lst))

участок морского бревна

Мы можем настроить значения отметок метки на обеих осях, используя функцию set_yticklabels() и set_xticklabels(). Мы будем использовать функцию обратного журнала с вышеуказанными функциями, чтобы установить значения меток.

Например,

import seaborn as sns
import numpy as np

lst = [1,5,8,9,5,2,5,6,9]

pl = sns.violinplot(y=np.log(lst))
pl.set_yticklabels([f'{np.expm1(l):.2f}' for l in pl.get_yticks()])

обратная логарифмическая шкала на морском графике

Функция get_yticks() возвращает метки по умолчанию, и мы вычисляем их обратный журнал с помощью функции exp(). Мы форматируем окончательный результат только до двух десятичных знаков, используя fstrings, используемые для форматирования строк в Python.

Таким образом, мы создали сценарий скрипки, вычислив значения журнала элементов списка и указав исходные значения на метках с помощью функции обратного журнала.

Обратите внимание, что в наших примерах мы использовали функции из модуля numpy, а не из математического модуля. Это потому, что функции numpy log() и exp() также могут напрямую вычислять требуемые значения списка или массива.

Сопутствующая статья - Seaborn Tick

  • Установите отметки оси на графиках Seaborn
  • Функция Seaborn Set_xticklabels