Personalización de barras de error en Matplotlib

Introducción

En la visualización de datos, las barras de error son una herramienta útil para mostrar la incertidumbre en los datos. Las barras de error son representaciones gráficas de la variabilidad de los datos y se utilizan en los gráficos para indicar el error o la incertidumbre en una medida reportada. En este laboratorio, aprenderemos sobre las diferentes maneras de especificar barras de error en Matplotlib.

Consejos sobre la VM

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Si tiene problemas durante el aprendizaje, no dude en preguntar a Labby. Deje sus comentarios después de la sesión y lo resolveremos rápidamente para usted.

Importar bibliotecas

Comenzaremos importando las bibliotecas necesarias, incluyendo Matplotlib y NumPy.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

Definir datos

A continuación, definiremos nuestros datos de x e y. En este ejemplo, usaremos las funciones np.arange() y np.exp() para crear los datos de x e y, respectivamente.

## example data
x = np.arange(0.1, 4, 0.5)
y = np.exp(-x)

Definir valores de error

Ahora definiremos nuestros valores de error. En este ejemplo, usaremos la variable error para representar el error simétrico y la variable asymmetric_error para representar el error asimétrico.

## example error bar values that vary with x-position
error = 0.1 + 0.2 * x

## error bar values w/ different -/+ errors that
## also vary with the x-position
lower_error = 0.4 * error
upper_error = error
asymmetric_error = [lower_error, upper_error]

Graficar variable con barras de error simétricas

Ahora graficaremos nuestros datos con barras de error simétricas variables. La función ax.errorbar() se utiliza para crear la gráfica, y el parámetro yerr se utiliza para especificar los valores de error.

## plot variable, symmetric error bars
fig, ax = plt.subplots()
ax.errorbar(x, y, yerr=error, fmt='-o')
ax.set_title('Variable, Symmetric Error Bars')
plt.show()

Graficar variable con barras de error asimétricas

A continuación, graficaremos nuestros datos con barras de error asimétricas variables. Se utiliza nuevamente la función ax.errorbar(), pero esta vez el parámetro xerr se utiliza para especificar los valores de error asimétricos.

## plot variable, asymmetric error bars
fig, ax = plt.subplots()
ax.errorbar(x, y, xerr=asymmetric_error, fmt='o')
ax.set_title('Variable, Asymmetric Error Bars')
plt.show()

Graficar en escala logarítmica con barras de error

Finalmente, graficaremos nuestros datos en una escala logarítmica con barras de error. La función ax.set_yscale() se utiliza para establecer el eje y en una escala logarítmica.

## plot log scale with error bars
fig, ax = plt.subplots()
ax.errorbar(x, y, yerr=error, fmt='o')
ax.set_title('Log Scale with Error Bars')
ax.set_yscale('log')
plt.show()

Resumen

En este laboratorio, aprendimos sobre las diferentes maneras de especificar barras de error en Matplotlib. Comenzamos importando las bibliotecas necesarias y definiendo nuestros datos y valores de error. Luego creamos gráficas con barras de error simétricas variables y barras de error asimétricas variables. Finalmente, graficamos nuestros datos con una escala logarítmica y barras de error. Al utilizar barras de error en nuestras visualizaciones, podemos proporcionar información valiosa sobre la incertidumbre en los datos.