Создание графиков с стрелками ошибки в Matplotlib

Введение

Стрелки ошибки используются в графиках и диаграммах для показа потенциальной ошибки или неопределенности в измерении или данных. Python Matplotlib - это популярная библиотека визуализации данных, которая предоставляет различные типы графиков с показателями ошибки. В этом практическом занятии мы научимся создавать графики с показателями ошибки с верхними и нижними пределами с использованием Matplotlib.

Советы по работе с ВМ

После запуска ВМ нажмите в левом верхнем углу, чтобы переключиться на вкладку Notebook и получить доступ к Jupyter Notebook для практики.

Иногда вам может потребоваться подождать несколько секунд, пока Jupyter Notebook не загрузится полностью. Валидация операций не может быть автоматизирована из-за ограничений Jupyter Notebook.

Если вы сталкиваетесь с проблемами при обучении, не стесняйтесь обращаться к Labby. Оставьте отзыв после занятия, и мы оперативно решим проблему для вас.

Импортируем необходимые библиотеки

Начнем с импорта необходимых библиотек, в том числе NumPy и Matplotlib.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

Определяем данные

Далее мы определим некоторые примерные данные для построения графика. Здесь мы создадим массивы значений x, значений y и соответствующих им значений ошибок.

x = np.array([0.5, 1.0, 1.5, 2.0, 2.5, 3.0, 3.5, 4.0, 4.5, 5.0])
y = np.exp(-x)
xerr = 0.1
yerr = 0.2

Создаем простой график с показателями ошибки

Мы создадим простой график с показателями ошибки с стандартными стрелками ошибки с использованием функции errorbar. Здесь мы зададим значения x и y, а также соответствующие им значения ошибок. Мы также установим стиль линии в виде пунктира.

fig, ax = plt.subplots(figsize=(7, 4))

## standard error bars
ax.errorbar(x, y, xerr=xerr, yerr=yerr, linestyle='dotted')

Добавляем верхние пределы

Для добавления верхних пределов к стрелкам ошибки мы будем использовать параметр uplims функции errorbar. Мы также добавим постоянное значение 0,5 к значениям y, чтобы отличить этот график от предыдущего.

## including upper limits
ax.errorbar(x, y + 0.5, xerr=xerr, yerr=yerr, uplims=True, linestyle='dotted')

Добавляем нижние пределы

Для добавления нижних пределов к стрелкам ошибки мы будем использовать параметр lolims функции errorbar. Мы также добавим постоянное значение 1,0 к значениям y, чтобы отличить этот график от предыдущих.

## including lower limits
ax.errorbar(x, y + 1.0, xerr=xerr, yerr=yerr, lolims=True, linestyle='dotted')

Добавляем верхние и нижние пределы

Для добавления как верхних, так и нижних пределов к стрелкам ошибки мы будем использовать параметры uplims и lolims функции errorbar. Мы также добавим маркер на график, чтобы отличить его от предыдущих.

## including upper and lower limits
ax.errorbar(x, y + 1.5, xerr=xerr, yerr=yerr, lolims=True, uplims=True,
            marker='o', markersize=8, linestyle='dotted')

Добавляем пределы к обоим осям x и y

Наконец, мы добавим пределы к обоим осям x и y. Мы будем использовать параметры xlolims и xuplims, чтобы добавить пределы к стрелкам ошибки по оси x.

## Plot a series with lower and upper limits in both x & y
## constant x-error with varying y-error
xerr = 0.2
yerr = np.full_like(x, 0.2)
yerr[[3, 6]] = 0.3

## mock up some limits by modifying previous data
xlolims = lolims
xuplims = uplims
lolims = np.zeros_like(x)
uplims = np.zeros_like(x)
lolims[[6]] = True  ## only limited at this index
uplims[[3]] = True  ## only limited at this index

## do the plotting
ax.errorbar(x, y + 2.1, xerr=xerr, yerr=yerr,
            xlolims=xlolims, xuplims=xuplims,
            uplims=uplims, lolims=lolims,
            marker='o', markersize=8, linestyle='none')

Отображаем график

Наконец, мы отобразим график с использованием функции show.

## tidy up the figure
ax.set_xlim((0, 5.5))
ax.set_title('Errorbar upper and lower limits')
plt.show()

Резюме

В этом практическом занятии мы узнали, как создавать графики с стрелками ошибки с верхними и нижними пределами с использованием Matplotlib. Мы использовали функцию errorbar для создания различных графиков с верхними и нижними пределами. Мы также узнали, как добавить пределы к обоим осям x и y.