loglogでMatplotlibの両対数グラフを一発表示する方法

Last updated at 2025-04-13Posted at 2025-04-13

はじめに

データ解析の中で、縦軸も横軸もスケールが広いケースってよくありますよね。そこで、便利なのが両対数表示です。

たとえば、天文系の解析をしていると、

といった場面で、log-logスケールのグラフを描きたくなるわけです。

……でも、log-logって、案外一筋縄ではいかないんですよね。

そんなときに便利なのが、matplotlib の loglog() 関数。
これ、たった一行で両対数グラフにしてくれるんです。

「えっ、そんな関数あるの？？何それ？」と思ったあなた、
ぜひこの記事で loglog() の魅力をのぞいてみてください。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.logspace(0.1, 2, 1000)
y = x ** -2

plt.loglog(x, y)

これだけで、両対数軸のグラフが一発で完成します！

筆者は loglog() の存在を知ったとき、「えっ、これだけで済むの？」とちょっと感動しました。logスケールを設定するたびに毎回 xscale と yscale を手動で書いていたあの時間、一体なんだったのか……と思わずにはいられませんでした。

実は loglog() の内部では、以下のような処理が行われています。

plt.plot(x, y)
plt.xscale('log')
plt.yscale('log')

つまり、plot() のラッパー関数として、両軸をlogスケールに設定してくれるショートカットなんです。

そして実は、x軸だけ / y軸だけをlogにするためのヘルパー関数も用意されています。
それが semilogx()（横軸だけlog）、 semilogy()（縦軸だけlog）です。

plt.semilogx(x, y)  # x軸だけlog
plt.semilogy(x, y)  # y軸だけlog

出力例を見る

ここでちょっと注意点があります。
loglog() や semilogx() などは plt.plot() のラッパー関数なので、plt.scatter() には直接使えません。

でも、安心してください。ちょっとした工夫でちゃんと実現できます。

plt.scatter(x, y)
plt.xscale('log')
plt.yscale('log')

このように、スケールを手動で設定すれば、scatter() でも log-log 表示が可能です。

plt.scatter(x, y)
plt.loglog()  # 何も描かずにスケールだけlogに設定

このように loglog() を スケール設定だけの目的で使う 裏技もあります。
この方法は、semilogx() や semilogy() にもそのまま応用できます。

知らなかった人も多いのでは？
筆者も最初は「便利だけど、loglog は scatter では使えないのか…ちょっと寂しいな」と思っていました。
でも、この方法を知ってからは、logスケールでの可視化の選択肢が増えて、表現の幅がぐっと広がったように感じます。

loglog() は、両軸を一瞬でlogスケールにできる便利な関数です。
同様に、semilogx() や semilogy() を使えば、片対数グラフもすぐに描けます。

こういったヘルパー関数って意外と見落としがちで、発掘したときのちょっとした感動って、ふと記憶に残ってたりするんですよね。

気軽にlogスケールでプロットできるようになると、データ解析がサクサク進んで、ちょっと楽しくなってきます。
この記事が、同じような発掘を楽しむ方の役に立てたら嬉しいです。