Pythonで対数スケールのヒストグラムを作成する方法を紹介します。この記事では、matplotlibとseabornを使用して、対数スケールのヒストグラムを作成します。
まず、必要なライブラリをインポートします。
import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
次に、ランダムなデータを生成します。ここでは、numpyのrandom.rand関数を使用して、100個のランダムなデータを生成します。
r1 = np.random.rand(100) * 1e3
r2 = np.random.rand(100) * 1e6
df = np.r_[r1, r2]
そして、matplotlibのhist関数を使用して、ヒストグラムを作成します。ここでは、binsパラメータにnp.logspace関数を使用して、対数スケールのビンを作成します。
ax = plt.figure(figsize=(5,5)).add_subplot(111)
ax.hist(x=df, bins=np.logspace(0, 10, 50), color='dodgerblue', alpha=0.75)
ax.set_xscale('log')
ax.set_xlabel('score')
ax.set_ylabel('num')
plt.savefig('plot_out.pdf')
以上で、Pythonで対数スケールのヒストグラムを作成する方法を紹介しました。この方法を使用すれば、データの分布を対数スケールで視覚化することができます。 .