Maîtriser les axes logarithmiques avec Matplotlib

Les échelles logarithmiques sont essentielles pour visualiser des données s’étendant sur plusieurs ordres de grandeur. Contrairement aux échelles linéaires, les échelles logarithmiques représentent les données proportionnellement au logarithme d’une valeur. Cela permet une représentation plus claire des grandes plages de données et met en évidence les changements subtils à plus petites échelles. Matplotlib, une puissante bibliothèque de tracé Python, offre plusieurs façons de créer des tracés avec des axes logarithmiques. Cet article explore ces méthodes, compare leurs fonctionnalités et démontre leur utilisation avec des exemples clairs.

Table des matières

• Créer des graphiques logarithmiques avec set_xscale() et set_yscale()
• Utiliser semilogx() et semilogy() pour plus de commodité
• Générer des graphiques log-log avec loglog()

Créer des graphiques logarithmiques avec set_xscale() et set_yscale()

L’approche la plus fondamentale consiste à utiliser les méthodes set_xscale() et set_yscale() de l’objet Axes de Matplotlib. Ces méthodes offrent un contrôle précis sur la mise à l’échelle des axes.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# Données d'exemple
x = np.linspace(0.1, 100, 100)
y = x**2

# Créer le graphique
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y)

# Définir l'axe des x sur une échelle logarithmique
ax.set_xscale('log')

# Ajouter des étiquettes et un titre pour plus de clarté
ax.set_xlabel('Axe des X')
ax.set_ylabel('Axe des Y')
ax.set_title('Graphique avec axe des X logarithmique')

# Afficher le graphique
plt.show()

Ce code génère un graphique avec un axe des x logarithmique. Remplacer ax.set_xscale('log') par ax.set_yscale('log') crée un graphique avec un axe des y logarithmique. Les deux peuvent être utilisés ensemble pour un graphique log-log.

Utiliser semilogx() et semilogy() pour plus de commodité

Matplotlib offre les fonctions pratiques semilogx() et semilogy(). Ces fonctions simplifient le processus en combinant le tracé et la mise à l’échelle des axes en un seul appel.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# Données d'exemple
x = np.linspace(0.1, 100, 100)
y = x**2

# Créer le graphique avec un axe des x logarithmique
plt.semilogx(x, y)

# Ajouter des étiquettes et un titre
plt.xlabel('Axe des X (échelle logarithmique)')
plt.ylabel('Axe des Y')
plt.title('Graphique semilogx')

# Afficher le graphique
plt.show()

Ce code produit le même résultat que l’exemple précédent mais avec moins de lignes. Utilisez plt.semilogy(x, y) pour un axe des y logarithmique.

Générer des graphiques log-log avec loglog()

Pour les graphiques avec les axes x et y sur des échelles logarithmiques, la fonction loglog() offre une solution concise.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# Données d'exemple
x = np.linspace(0.1, 100, 100)
y = x**2

# Créer le graphique log-log
plt.loglog(x, y)

# Ajouter des étiquettes et un titre
plt.xlabel('Axe des X (échelle logarithmique)')
plt.ylabel('Axe des Y (échelle logarithmique)')
plt.title('Graphique log-log')

# Afficher le graphique
plt.show()

Cela crée efficacement un graphique log-log, idéal pour les données avec de larges plages sur les deux axes. N’oubliez pas de toujours étiqueter les axes et d’ajouter des titres pour plus de clarté et une communication efficace.