Matplotlib 축 스케일 지정하기

matplotlib.pyplot 모듈의 xscale(), yscale() 함수를 사용해서 그래프의 축 스케일을 다양하게 지정할 수 있습니다.

축은 기본적으로 ‘linear’ 스케일로 표시되지만 ‘log’, ‘symlog’, ‘logit’으로 변경할 수 있습니다.

Keyword: plt.xscale(), plt.yscale(), axis scale, linear, log

1) X축 스케일 지정하기

예제

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(-10, 10, 100)
y = x ** 3

plt.plot(x, y)
plt.xscale('symlog')

plt.show()

xscale() 함수를 사용해서 X축의 스케일을 ‘symlog’로 지정했습니다.

‘symlog’는 Symmetrical Log Scale입니다.

축의 원점을 기준으로 양, 음의 방향이 대칭적인 로그 스케일로 표시됩니다.

결과는 아래와 같습니다.

Matplotlib 축 스케일 지정하기 - X축 스케일 지정하기

2) Y축 스케일 지정하기

예제

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, 5, 100)
y = np.exp(x)

plt.plot(x, y)
# plt.yscale('linear')
plt.yscale('log')

plt.show()

yscale() 함수를 사용해서 Y축의 스케일을 지정했습니다.

로그 스케일은 지수함수 (Exponential function)와 같이 기하급수적으로 변화하는 데이터를 표현하기에 적합합니다.

아래의 그래프는 Y축을 선형 스케일 (Linear scale)로 나타낸 결과이고,

Matplotlib 축 스케일 지정하기 - Y축 스케일 지정하기 (Linear scale)

아래의 그래프는 Y축을 로그 스케일 (Log scale)로 나타낸 결과입니다.

Matplotlib 축 스케일 지정하기 - Y축 스케일 지정하기 (Log scale)

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