Matplotlib Escala Logarítmica

Matplotlib Escala Logarítmica

La biblioteca Matplotlib es una herramienta muy útil de visualización de datos en Python que permite generar gráficas en una amplia variedad de formatos, estilos y tipos. En algunas ocasiones, cuando trabajamos con datos que presentan una amplia gama de valores muy diferentes entre sí, se hace necesario el uso de una escala logarítmica para representarlos de manera adecuada. En este artículo te enseñaremos a utilizar la escala logarítmica en los gráficos generados con Matplotlib y cómo aprovechar al máximo esta funcionalidad.

📋 Aquí podrás encontrar✍
  1. ¿Qué es la escala logarítmica?
  2. ¿Cómo utilizar la escala logarítmica en Matplotlib?
  3. Conclusión
  4. Preguntas frecuentes
    1. ¿Qué tipo de datos son adecuados para representar en una escala logarítmica?
    2. ¿Puedo establecer una escala logarítmica en ambos ejes en la misma gráfica?
    3. ¿La escala logarítmica afecta los valores de los puntos en la gráfica?
    4. ¿La escala logarítmica se puede aplicar en cualquier tipo de gráfica?

¿Qué es la escala logarítmica?

La escala logarítmica es aquella que se basa en el logaritmo de los valores representados en el eje. De esta forma, se permite la representación de valores que cubren una amplia gama de magnitudes, incluyendo aquellos que difieren por un factor de 10 o más.

Por ejemplo, en la escala lineal tradicional, si se tiene una gráfica que representa el ingreso promedio de una empresa en los últimos dos años, que oscila entre los 1000 y los 10000 USD y se quiere analizar más detalladamente el comportamiento de los sueldos de los empleados con salarios más altos, se difícil apreciar alguna diferencia significativa en la gráfica debido a lo cercano de los valores. Es en este caso donde entra en juego la escala logarítmica, pues infla los valores pequeños y comprime los grandes, logrando una visualización mucho más detallada y adecuada.

¿Cómo utilizar la escala logarítmica en Matplotlib?

Para utilizar la escala logarítmica en la generación de nuestros gráficos con Matplotlib, debemos utilizar el método set_xscale o set_yscale. Ambas funciones reciben como argumento el tipo de escala deseada, en este caso “log”, que especifica una escala logarítmica.

En el siguiente ejemplo, se muestra cómo generar una gráfica lineal en escala logarítmica con valores aleatorios:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.exp(x)

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y)

ax.set_xscale('log')

plt.show()

Ahora, podemos apreciar cómo los valores pequeños, antes inapreciables, han sido inflados y están mucho más separados entre sí, mientras que los grandes valores se han comprimido y siguen siendo distinguibles.

Conclusión

El uso de la escala logarítmica en Matplotlib es una herramienta muy útil cuando se trata de representar datos que abarcan una amplia gama de magnitudes. No solo es una solución sencilla y eficaz para representar valores de grandes dimensiones, sino que facilita la interpretación de los datos presentados en gráficas logarítmicas. Como programador, es necesario conocer su uso y saber cómo aplicarlo en diferentes situaciones.

Preguntas frecuentes

¿Qué tipo de datos son adecuados para representar en una escala logarítmica?

Los datos adecuados son aquellos que cubren una amplia gama de magnitudes, incluyendo aquellos que difieren por un factor de 10 o más. Por ejemplo, datos de frecuencias, intensidades, ingresos, entre otros.

¿Puedo establecer una escala logarítmica en ambos ejes en la misma gráfica?

Sí, es posible hacerlo, utilizando los métodos set_xscale y set_yscale respectivamente para los ejes X e Y. Solo es necesario especificar “log” como argumento en ambos casos.

¿La escala logarítmica afecta los valores de los puntos en la gráfica?

La escala empleada en los ejes no afecta los puntos en sí, estos mantienen sus valores reales. Lo que cambia es su posición en la gráfica a través de los ejes escalados.

¿La escala logarítmica se puede aplicar en cualquier tipo de gráfica?

Sí, se puede aplicar en el tipo de gráfica que sea necesario, ya sea una gráfica de líneas, de barras, de dispersión, entre otras.

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