파이썬 matplotlib.pyplot.semilogy 함수 활용하기

파이썬 matplotlib.pyplot.semilogy: 로그 스케일로 데이터 시각화하기

데이터를 탐색하고 시각화하는 것은 데이터 과학의 핵심입니다. Matplotlib의 pyplot.semilogy 함수는 y축을 로그 스케일로 설정하여 특히 비선형 데이터의 해석을 쉽게 만들어 줍니다. 이 포스팅에서는 semilogy 함수의 사용법과 간단한 예제를 통해 분위기를 살펴보겠습니다.

semilogy 함수 알아보기

matplotlib.pyplot.semilogy 함수는 y축을 로그 스케일로 설정하여 데이터를 그릴 수 있도록 해줍니다. 이 기능은 매우 큰 값이나 비율이 서로 다른 값들을 비교할 때 유용하게 사용됩니다.

함수 시그니처

matplotlib.pyplot.semilogy(x, y, **kwargs)

매개변수:

• x: x 축 데이터에 해당하는 값들입니다.
• y: y 축 데이터에 해당하는 값들입니다. 주의: y 값이 0 이하일 수는 없습니다.
• **kwargs: 추가적인 키워드 인수로, 데이터의 스타일이나 특성을 조정할 수 있습니다.

반환 값:

• 그려진 Axes 객체를 반환합니다.

사용 예제

기본 사용 예제

다음은 semilogy 함수를 사용하여 기본적인 로그 스케일 플롯을 만드는 예제입니다.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 데이터 생성
x = np.linspace(1, 10, 100)
y = np.exp(x)  # 지수 함수 사용

# 로그 스케일 y축으로 플롯
plt.semilogy(x, y)
plt.title('Exponential Function (Logarithmic Scale)')
plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('Y-axis (Log Scale)')
plt.grid()
plt.show()

실제 데이터 예제

현실 세계의 데이터에 적용해 보세요. 예를 들어, 감염병 확산 데이터의 경우 에폭시 그래프를 생성하고 효과적인 시각화를 할 수 있습니다.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 가상의 감염병 확산 데이터 생성
days = np.arange(1, 21)
cases = np.array([1, 3, 7, 15, 30, 60, 120, 240, 480, 960, 1920,
                  3840, 7680, 15360, 30720, 61440, 122880,
                  245760, 491520, 983040])

# 로그 스케일 y축으로 플롯
plt.semilogy(days, cases, marker='o', linestyle='-')
plt.title('Infection Spread Over Time (Logarithmic Scale)')
plt.xlabel('Days')
plt.ylabel('Number of Cases (Log Scale)')
plt.xticks(days)  # x축 눈금 설정
plt.grid()
plt.show()

결론

matplotlib.pyplot.semilogy 함수는 데이터를 보다 직관적으로 이해하기 위한 훌륭한 도구입니다. 이 함수를 사용하여 로그 스케일로 데이터 시각화를 시도해 보세요. 데이터 분석이나 프레젠테이션에 많은 도움이 될 것입니다!

• semilogy를 활용해 복잡한 데이터의 패턴을 쉽게 파악해 보세요!
• 자세한 데이터와 그래픽을 제공하여 보다 명확한 인사이트를 얻어보세요!