Boxplots und Fehlerbalken | Matplotlib Visualisierung

Einführung

In diesem Lab werden wir lernen, wie man Boxplots aus Fehlerbalken mit PatchCollection erstellt. Boxplots eignen sich gut zur Darstellung des Bereichs und der Verteilung von Daten. Indem wir einen Rechteck-Patch hinzufügen, das durch die Grenzen der Balken in beiden x- und y-Richtungen definiert ist, können wir einen visuell ansprechenderen Fehlerbalkendiagramm erstellen.

Tipps für die virtuelle Maschine

Nachdem der Start der virtuellen Maschine abgeschlossen ist, klicken Sie in der oberen linken Ecke, um zur Registerkarte Notebook zu wechseln und Jupyter Notebook für die Übung zu nutzen.

Manchmal müssen Sie einige Sekunden warten, bis Jupyter Notebook vollständig geladen ist. Die Validierung von Vorgängen kann aufgrund von Einschränkungen in Jupyter Notebook nicht automatisiert werden.

Wenn Sie bei der Lernphase Probleme haben, können Sie Labby gerne fragen. Geben Sie nach der Sitzung Feedback, und wir werden das Problem für Sie prompt beheben.

Bibliotheken importieren

Wir werden zunächst die erforderlichen Bibliotheken importieren, einschließlich von numpy und matplotlib.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

from matplotlib.collections import PatchCollection
from matplotlib.patches import Rectangle

Daten vorbereiten

Anschließend werden wir die Daten für unseren Boxplot vorbereiten. Wir werden einige Platzhalterdaten für die x- und y-Werte sowie die Fehlerwerte erstellen.

## Anzahl der Datenpunkte
n = 5

## Platzhalterdaten
np.random.seed(19680801)
x = np.arange(0, n, 1)
y = np.random.rand(n) * 5.

## Dummy-Fehler (oben und unten)
xerr = np.random.rand(2, n) + 0.1
yerr = np.random.rand(2, n) + 0.2

Funktion für Fehlerboxen erstellen

Wir werden nun eine Funktion namens make_error_boxes erstellen, die den Rechteck-Patch erstellt, der durch die Grenzen der Balken in beiden x- und y-Richtungen definiert ist.

def make_error_boxes(ax, xdata, ydata, xerror, yerror, facecolor='r',
                     edgecolor='none', alpha=0.5):

    ## Schleife über die Datenpunkte; erstelle Box aus Fehlern an jedem Punkt
    errorboxes = [Rectangle((x - xe[0], y - ye[0]), xe.sum(), ye.sum())
                  for x, y, xe, ye in zip(xdata, ydata, xerror.T, yerror.T)]

    ## Erstelle Patch-Collection mit der angegebenen Farbe/Alpha
    pc = PatchCollection(errorboxes, facecolor=facecolor, alpha=alpha,
                         edgecolor=edgecolor)

    ## Füge die Collection zur Achse hinzu
    ax.add_collection(pc)

    ## Plotte die Fehlerbalken
    artists = ax.errorbar(xdata, ydata, xerr=xerror, yerr=yerror,
                          fmt='none', ecolor='k')

    return artists

Figur und Achsen erstellen

Wir werden nun die Figur und die Achsen für unseren Boxplot mit plt.subplots() erstellen.

## Create figure and axes
fig, ax = plt.subplots(1)

Funktion aufrufen, um Fehlerboxen zu erstellen

Wir werden nun die Funktion make_error_boxes() aufrufen, um die Fehlerboxen in unserem Diagramm zu erstellen.

## Call function to create error boxes
_ = make_error_boxes(ax, x, y, xerr, yerr)

Zeige das Diagramm an

Schließlich werden wir das Diagramm mit plt.show() anzeigen.

plt.show()

Zusammenfassung

In diesem Lab haben wir gelernt, wie man Boxplots aus Fehlerbalken mit PatchCollection in Matplotlib erstellt. Indem wir einen Rechteck-Patch hinzufügen, der durch die Grenzen der Balken in beiden x- und y-Richtungen definiert ist, konnten wir einen visuell ansprechenderen Fehlerbalkendiagramm erstellen.

Erstellen von Boxen aus Fehlerbalken mit PatchCollection