데이터 시각화에서, 플롯되는 데이터의 불확실성 정도를 표시해야 하는 경우가 많습니다. 오차 막대는 이러한 불확실성을 표현하는 편리한 방법입니다. 이 랩에서는 Matplotlib 의 uplims 및 lolims 매개변수를 사용하여 오차 막대에 하한 및/또는 상한 기호를 선택적으로 그리는 방법을 배웁니다.
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때로는 Jupyter Notebook 이 로딩을 완료하는 데 몇 초 정도 기다려야 할 수 있습니다. Jupyter Notebook 의 제한으로 인해 작업의 유효성 검사는 자동화될 수 없습니다.
학습 중 문제가 발생하면 언제든지 Labby 에게 문의하십시오. 세션 후 피드백을 제공해주시면 문제를 신속하게 해결해 드리겠습니다.
이 단계에서는 플롯을 생성하는 데 필요한 라이브러리를 가져옵니다.
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np이 단계에서는 오차 막대 플롯을 생성하는 데 사용할 데이터를 생성합니다.
x = np.arange(10)
y = 2.5 * np.sin(x / 20 * np.pi)
yerr = np.linspace(0.05, 0.2, 10)이 단계에서는 기본 동작인 상한 및 하한을 모두 갖는 오차 막대 플롯을 생성합니다.
plt.errorbar(x, y + 3, yerr=yerr, label='both limits (default)')이 단계에서는 상한만 있는 오차 막대 플롯을 생성합니다.
plt.errorbar(x, y + 2, yerr=yerr, uplims=True, label='uplims=True')이 단계에서는 상한 및 하한을 모두 갖는 오차 막대 플롯을 생성합니다.
plt.errorbar(x, y + 1, yerr=yerr, uplims=True, lolims=True, label='uplims=True, lolims=True')이 단계에서는 상한 및 하한의 부분 집합을 갖는 오차 막대 플롯을 생성합니다.
upperlimits = [True, False] * 5
lowerlimits = [False, True] * 5
plt.errorbar(x, y, yerr=yerr, uplims=upperlimits, lolims=lowerlimits, label='subsets of uplims and lolims')이 단계에서는 수평 오차 막대가 있는 오차 막대 플롯을 생성합니다.
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')이 단계에서는 플롯에 범례를 추가하고 표시합니다.
plt.legend(loc='lower right')
plt.show()이 랩에서는 Matplotlib 의 uplims 및 lolims 매개변수를 사용하여 오차 막대에 하한 및/또는 상한 기호를 선택적으로 그리는 방법을 배웠습니다. 또한 수평 오차 막대가 있는 오차 막대 플롯을 만드는 방법도 배웠습니다.