La escala que se usa en las figuras creadas con Matplotlib es lineal. Generalmente esta es la mejor opción debido a que, en la mayoría de los casos, las relaciones que existen entre las variables que se muestran son lineales. Pero no siempre es así. Otras veces la relación entre las variables puede ser exponencial y al emplear una escala lineal puede quedar oculta mucha información en la gráfica. En estos casos es interesante saber las diferentes opciones disponibles para trazar ejes logarítmicos en Matplotlib.
Modificar la escala en Matplotlib
Las figuras de Matplotlib cuentan con un par de métodos para cambiar la escala empleada en uno o ambos ejes. Para modificar la escala en el eje x se debe usar el método xscale(), mientras que para el eje y es necesario recurrir yscale(). En ambos casos es necesario pasar una cadena de texto con el nombre de la escala que se desea utilizar, siendo las opciones existentes actualmente: “linear”, “log”, “symlog” o “logit”. Como ya se ha comentado anteriormente, la opción por defecto es “linear”.
Ejes logarítmicos en el eje X
El problema de usar una escala lineal para representar los datos se puede ver con el siguiente ejemplo.
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np y = np.arange(10) x = 10**y plt.plot(x, y, '-o') plt.show()
Obteniendo como resultado la siguiente figura.
La figura tiene un problema, se pierde mucho detalle de las relaciones debido a que se usa una escala lineal y la relación entre los datos se ha definido mediante un exponente. Por lo que prácticamente el 90% de los datos se sitúan a la derecha de la figura. La solución a este problema es cambiar la escala del eje x. Si se usa una escala logarítmica se puede apreciar que la relación entre ambas variables es prácticamente lineal. Algo que se puede ver más claro con el siguiente ejemplo donde se ha agregado una línea de código para indicar que el eje x se dibuje en unidades logarítmicas.
plt.plot(x, y, '-o')
plt.xscale("log")
plt.show()El cual produce la siguiente figura.
Ejes logarítmicos en el eje y
El problema anterior también se puede dar en el eje y, por ejemplo, con la figura que se crea en el siguiente código.
x = np.arange(10) y = np.exp(x) plt.plot(x, y, '-o') plt.show()
Lo que produce.
Al igual que en el ejemplo anterior de la sección anterior se pierde mucho detalle debido a que casi todos los datos están en la parte inferior de la figura. Pudiéndose observar más detalles usando una escala logarítmica en el eje y.
plt.plot(x, y, '-o')
plt.yscale("log")
plt.show()Obteniendo en este caso la siguiente figura.
Ambos ejes logarítmicos en Matplotlib
No existe ningún problema en usar ambos ejes con escala logarítmica, simplemente se deben llamar ambos métodos antes de dibujar la gráfica. Lo que se muestra en el siguiente ejemplo.
plt.plot(x, y, '-o')
plt.xscale("log")
plt.yscale("log")
plt.show()Código que produce la siguiente figura.
Conclusiones
En la entrada de hoy se ha visto como cambiar la escala de los ejes en Matplotlib, pudiendo de esta manera usar escalas logarítmicas. Algo que es bastante habitual, por ejemplo, para representar eventos que siguen la ley de la potencia, o reglas similares, tales como pueden ser el número de visitas a una página web.
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