データ可視化においては、プロットされているデータの不確定性の程度を示すことがよく必要となります。エラーバーは、この不確定性を表現する便利な方法です。この実験では、Matplotlib のパラメータ uplims と lolims を使用して、エラーバーに下限および/または上限のシンボルを選択的に描画する方法を学びます。
VM の起動が完了した後、左上隅をクリックして ノートブック タブに切り替えて、Jupyter Notebook を使った練習を行います。
場合によっては、Jupyter Notebook が読み込み終了するまで数秒待つ必要があります。Jupyter Notebook の制限により、操作の検証を自動化することはできません。
学習中に問題に遭遇した場合は、Labby にお問い合わせください。セッション終了後にフィードバックを提供してください。すぐに問題を解決いたします。
このステップでは、グラフを作成するために必要なライブラリをインポートします。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as npこのステップでは、エラーバープロットを作成するために使用するデータを作成します。
x = np.arange(10)
y = 2.5 * np.sin(x / 20 * np.pi)
yerr = np.linspace(0.05, 0.2, 10)このステップでは、上限と下限の両方があるエラーバープロットを作成します。これはデフォルトの動作です。
plt.errorbar(x, y + 3, yerr=yerr, label='both limits (default)')このステップでは、上限のみのエラーバープロットを作成します。
plt.errorbar(x, y + 2, yerr=yerr, uplims=True, label='uplims=True')このステップでは、上限と下限の両方があるエラーバープロットを作成します。
plt.errorbar(x, y + 1, yerr=yerr, uplims=True, lolims=True, label='uplims=True, lolims=True')このステップでは、上限と下限のサブセットを持つエラーバープロットを作成します。
upperlimits = [True, False] * 5
lowerlimits = [False, True] * 5
plt.errorbar(x, y, yerr=yerr, uplims=upperlimits, lolims=lowerlimits, label='subsets of uplims and lolims')このステップでは、水平エラーバー付きのエラーバープロットを作成します。
x = np.arange(10) / 10
y = (x + 0.1)**2
plt.errorbar(x, y, xerr=0.1, xlolims=True, label='xlolims=True')
y = (x + 0.1)**3
plt.errorbar(x + 0.6, y, xerr=0.1, xuplims=upperlimits, xlolims=lowerlimits, label='subsets of xuplims and xlolims')
y = (x + 0.1)**4
plt.errorbar(x + 1.2, y, xerr=0.1, xuplims=True, label='xuplims=True')このステップでは、グラフに凡例を追加して表示します。
plt.legend(loc='lower right')
plt.show()この実験では、Matplotlib のuplimsとlolimsのパラメータを使って、エラーバーに下限および/または上限の記号を選択的に描画する方法を学びました。また、水平エラーバー付きのエラーバープロットを作成する方法も学びました。