如何在 Plotly - Python中制作对数图？

介绍

Plotly是一个开源的数据可视化库，可以用多种语言进行使用。Plotly - Python是通过Python语言使用Plotly的一个分支。

对数图是一种基于对数刻度轴的图形。对于象征指数等级或其他非线性关系的数据，它是很有用的。对数图的纵轴使用对数值，因此更适合呈现数据的大范围变化。在生物学、医学、经济学和金融等领域中，对数图广泛应用。

准备工作

在使用Plotly - Python之前，需要先安装相关依赖，包括：

• plotly
• pandas
• numpy

安装完相关依赖之后，可通过以下代码导入相关库

import plotly.graph_objs as go
import pandas as pd
import numpy as np

简单对数图

可以通过在y轴上使用“log”参数来创建对数图。下面的例子展示了使用Python生成简单的对数图。

# 创建示例数据
np.random.seed(123)
y = np.random.randn(1000).cumsum()

# 创建图表布局
fig = go.Figure()

# 添加对数y轴
fig.add_trace(go.Scatter(x=np.arange(len(y)), y=y, mode='lines', name='data'))
fig.update_layout(yaxis_type="log")

# 显示图表
fig.show()

运行上述代码，可以得到以下对数图。

双轴对数图

如果需要同时呈现两个具有相似范围但数量级不同的变量，双轴对数图是非常有用的。用一个对数轴和一个线性轴作为坐标轴，数值范围可以很容易地被比较和理解。

# 创建示例数据
x = np.arange(0, 101, 1)
y1 = 10 ** (0.05 * x)
y2 = 10 ** (0.06 * x)

# 创建图表布局
fig = go.Figure()

# 添加线性x轴和左侧的对数y轴
fig.add_trace(go.Scatter(x=x, y=y1, mode='lines', name='y1'))
fig.update_layout(yaxis_type="log")

# 添加右侧的对数y轴
fig.add_trace(go.Scatter(x=x, y=y2, mode='lines', name='y2', yaxis='y2'))
fig.update_layout(yaxis2_type="log", yaxis2=dict(anchor='x', overlaid=True, side='right'))

# 显示图表
fig.show()

运行上述代码，可以得到以下双轴对数图。

自定义对数刻度

Plotly可以通过将“tickvals”和“ticktext”属性设置为自定义刻度值和标签，来自定义对数刻度。

# 创建示例数据
n = 14
x = np.linspace(0, 1, n)
y = np.logspace(0, 2, n)

# 创建图表布局
fig = go.Figure()

# 添加对数y轴
fig.add_trace(go.Scatter(x=x, y=y, mode='lines+markers', name='data'))
fig.update_layout(yaxis_type="log")

# 自定义y轴刻度
fig.update_yaxes(
    tickvals=[1, 10, 100],
    ticktext=['one', 'ten', 'hundred']
)

# 显示图表
fig.show()

运行上述代码，可以得到以下对数图。

结论

本文介绍了如何使用Plotly - Python创建对数图，包括简单对数图、双轴对数图和自定义对数刻度。对数图在展示非线性关系数据时非常有用，在生物学、医学、经济学和金融等领域得到广泛应用。