matplotlibの2DヒストグラムでX軸、Y軸、Z軸をログ表示する方法

使い所

matplotlib の 2Dヒストグラムで、全軸(X, Y, Z) をログ表示する方法を紹介する。 (横縦軸が log-log の 2dhist で zscale も log の図という意味です。)

注意点

Matplotlib 2D histogram seems transposed によくまとまっているが、

• plt.hist2d は内部的に numpy.histogram2d を使っており、x, y は直感的な順番と同じ
• matplotlib always expects y to be the first dimenstion であるため、pcolormesh などは、転置した配列を入れる必要がある。

この違いについては理解しておこう。

pcolormesh を使う方法

# -*- coding: utf-8 -*-
"""2dhist_log_log_log.ipynb
Original file is located at    https://colab.research.google.com/drive/1VGo0WdmmUfxqnLdrWVJ98ZO4rJj0oX58
xscale log, yscale log, zscale log, for 2dhist using pcolormesh
"""

import numpy as np
from matplotlib.colors import LogNorm
import matplotlib.cm as cm
import matplotlib.pyplot as plt

# create sample data
x, y = np.random.exponential(size=(2, 100000))
x = x * 10 + 100
y = y * 2 

plt.figure(figsize =(10, 7))

# create uniform x, y range in a log space. 
xmin = np.log10(x.min())
xmax = np.log10(x.max())
ymin = np.log10(y.min())
ymax = np.log10(y.max())
print(xmin, xmax, ymin, ymax)
xbins = np.logspace(xmin, xmax, 100) # <- make a range from 10**xmin to 10**xmax
ybins = np.logspace(ymin, ymax, 50) # <- make a range from 10**ymin to 10**ymax

# create 2D hist using numpy.histogram2d
counts, _, _ = np.histogram2d(x, y, bins=(xbins, ybins))

# plot 2d hist
pcm = plt.pcolormesh(xbins, ybins, counts.T, norm=LogNorm(vmin=1, vmax=counts.max()), cmap='PuBu_r')
plt.colorbar(pcm)
plt.xscale('log')
plt.yscale('log')
plt.xlim(xmin=xbins[0])
plt.xlim(xmax=xbins[-1])
plt.ylim(ymin=ybins[0])
plt.ylim(ymax=ybins[-1])

生成される図がこちら。

コードは、google Colab 上にもあります。

その他

エラーがでないのでわかりにくいのが、plt.pcolormesh を用いるか、ax.pcolormesh を用いるか、設定が不適切な適切な場合、エラーなく表示されてしまうのであるが、log にならなかったり、表示範囲が設定されないことがある。(ax の使い方が適切であれば動くのかもしれない。。)