误差棒图(error bar plot)是一种用于可视化数据的中心趋势和误差范围的图表类型。它通常在数据点周围绘制直线或线段,表示数据的误差或不确定性。 Step1:误差棒图Python示例代码 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 生成随机数据 x = np.arange(1, 6) y = np.array([
importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp x=np.linspace(0,10,100)y=np.sin(x)errors=0.1*np.sin(x)plt.plot(x,y)plt.fill_between(x,y-errors,y+errors,alpha=0.2)plt.show() Python Copy Output: 上面的代码示例中,我们通过设置fill_between函数来绘制了sin曲线的误差区间,通过alpha参数设置填充区域...
数据可视化是数据分析和呈现过程中的一种重要工具，能够帮助人们更直观地理解和解释复杂数据。其中，误差棒图（error bar plot）是一种专门用于展示数据的中心趋势和误差范围的图表类型。它通过在数据点周围绘制直线或线段来直观表示数据的不确定性或误差。在Python数据可视化库Matplotlib中，误差棒图可以通过`...
6))plt.errorbar(x,y,yerr=yerr,fmt='none',ecolor='green',capsize=3)plt.plot(x,y,'ro',label='Data points from how2matplotlib.com')plt.title('Errorbar Plot with Data Points')plt.xlabel('X-axis')plt.ylabel('Y-axis')plt.legend()plt.grid(True)plt.show()...
D:\work\python_work\ModernPython\codes\cpp\cpp06\main.cpp(23,25): error C2668: “matplotlibcpp::plot”: 对重载函数的调用不明确 [D:\w ork\python_work\ModernPython\codes\cpp\cpp06\build\testprj.vcxproj] D:\work\python_work\ModernPython\codes\cpp\cpp06\matplotlibcpp.h(1955,6): message...
ax2.plot(np.tan(x)) 2.plt.subplot方法# subplot的方法接收三个整数参数,分别表示几行、几列、子图索引值。索引值从1开始,从左上角到右下角依次自增。 foriinrange(1, 7): plt.subplot(2,3,i) plt.text(0.5,0.5,str((2,3,i)), fontsize=16, ha='center') ...
star4、imshow plot【格子图】5、contour plot【等高线图】6、quiver plot【箭头】 star7、pie plot【饼图】 star8、text plot【添加文本】9、fill_between plot【曲线填充图】10、step plot【阶梯图】 star11、box plot【箱图】12、errorbar plot【误差棒】 ...
- LINES## - PATCHES## - HATCHES## - BOXPLOT## - FONT## - TEXT## - LaTeX## - AXES## - DATES## - TICKS## - GRIDS## - LEGEND## - FIGURE## - IMAGES## - CONTOUR PLOTS## - ERRORBAR PLOTS## - HISTOGRAM PLOTS## - SCATTER ...
绘制填充图(Fill Between Plot)用于可视化两个数据集之间的区域或曲线下的区域。这通常用于表示数据的不确定性、区间、或者两个数据集之间的差异。 绘制填充图的关键思想是创建一个包围两个数据集之间区域的闭合形状,并对其进行填充。通常,这两个数据集可以是两条曲线、一条曲线和坐标轴之间的区域、或者两个曲线之间...
Matplotlib学习---用matplotlib画误差线(errorbar) 误差线用于显示数据的不确定程度,误差一般使用标准差(Standard Deviation)或标准误差(Standard Error)。 标准差(SD):是方差的算术平方根。如果是总体标准差,那么用σ表示,如果是样本标准差,那么用s表示。标准差反映数据集的离散程度,标准差越小,就说明数据越集中在...