Matplotlib 오류 표시줄의 문제 해결 단계

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    마커 및 / 또는 오차 막대와 관련된 선에 대한 형식으로 작업대 반환 버튼을 그립니다. x, y는 사실 정보와 위치를 명확하게 정의하고 yrr xerr은 오차 막대를 정의할 가능성이 가장 높습니다. 전통적인 방법은 데이터 마커/선 및 오차 막대를 그리는 것입니다.

    오차 플롯은 그래픽 품질 업그레이드에 사용된 결과를 표시하므로 데카르트 플롯에서 변동 플롯의 세부 정보를 시각화합니다. 드라이버를 그래프에 적용하면 제공된 데이터에 추가 레이어 오버레이를 제공할 수 있습니다. 아래 그래프가 보입니다.

    오차 회의 테이블은 일반적으로 측정 정확도를 보기 위해 예측된 오류와 불확실성을 표시하는 데 도움이 됩니다. 이를 위해 상황은 배기 차트와 해당 데이터 포인트에 대한 법적 마커를 사용합니다. 이 정보를 시각화하기 위해 오차 막대는 이제 히스토그램으로 설계된 중심점 또는 가장자리의 결과로 선을 열심히 그려야 합니다. 표준 오차 이동 시간은 아래의 실제 도표에서 알 수 있듯이 데이터 포인트의 고유한 문제를 드러내는 데 도움이 됩니다. 짧은 막대는 강한 값에서 오류를 나타내며 보고된 make가 확실히 더 가능성이 있음을 시사하는 반면, 거의 모든 긴 막대는 오류를 나타내며 제안이 더 흩어져 있고 덜 수행됨을 나타냅니다. 또한 from.data from에 따라 다릅니다. 일종의 오차 막대의 길이는 일반적으로 양쪽에서 특히 동일하지만 데이터가 치우친 것으로 간주되는 경우 양쪽 길이의 대부분은 불균형으로 판명됩니다.

    오차 막대는 일반적으로 척도의 바로 축을 나타내는 양과 평행해야 하므로 충만 척도가 단순히 Y-위에 있는지 여부에 따라 수평으로 추가로 세로로 표시될 수 있습니다. 축 또는 X축에 있고 또한 두 개의 추가 스킨 중 두 개이고 한 쌍의 포인터 클럽을 여러 축에 사용할 수 있습니다.

    파이썬3

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    같음<예비>#data알루미늄 np.array([6.4e-5, 3.01e-5, 2.36e-5, 3.0e-5, 7.0e-5, 4.5e-5, 3.8e-5, 4.2e-5, 2.62e-5, 3.6e-5])구리는 np.array([4.5e-5, 즉 1.97e-5, 1.6e-5, 1.97e-5, 4.0e-5, 2.4e-5, 1.9e-5, 2.41e-5, 1.85e-5, 3.3e-5])강철은 np.array([3.3e-5 , 1.2e-5 ! 0.9e-5, 1.2e-5, 1.3e-5, 1.6e-5, 1.4e-5, 1.58e-5, 1.32e-5 및 2.1e-5를 찾으십시오.])
    matplotlib error bar

    # 이는 단순히 평균입니다.알루미늄_평균은 np.mean(알루미늄)과 같습니다.Copper_mean은 np.mean(구리)을 의미합니다.steel_mean = np.mean(강철)

    # 추정 표준차 Np알루미늄_std = .std(알루미늄)Copper_std는 np.std(구리)와 동일합니다.steel_std = np.std(강철)

    # 레이블, 문제 및 척도 Y 높이 설정 오류 막대라벨 높이 = [‘알루미늄’, ‘구리’, ‘강철’]x_pos는 종종 np.arange(len(labels))와 같습니다.CTE = [medium_aluminum, medium_copper, =medium_steel]오류 [aluminum_standard, copper_standard, 모든 steel_standard]

    전통적인 측정의 경우 정확한 오류를 식별하는 것이 특정 전체 자체를 단순히 정확하게 나타내는 것만큼 중요합니다.예를 들어, 내가 우주와 관련된 팽창에 의해 생성된 지역 사회 측정값인 실제 허블 상수를 판단하기 위해 천체 물리학을 관찰한다고 상상해 보십시오.최신 문헌에서는 특정(km/s)/Mpc에 대해 70이라는 것을 알고 있지만 내 전략에 따르면 74(km/s)/Mpc의 디플로마에서 측정합니다. 이것은 특정 정보가 주어지면 의심할 여지 없이 유일한 진정한 답입니다. 당신은 그것에 대해 생각할 수 없습니다.

    Python을 사용하여 오류 막대를 플롯하는 방법은 무엇입니까?

    이 정보를 언급된 불확실성: 일반적인 문헌에서 a는 약 71 $pm$ 2.5 (km/s)/Mpc와 관련이 있는 것으로 가정하고 이 방법은 $pm$의 모값 74를 훨씬 더 많이 갖습니다( km/ c )/맥. 이제 연속? 원칙 이 질문은 매우 정량적으로 기술될 가능성이 높습니다.

    오류 종류에 대한 빠른 미리보기는 원자재로 미리보기되며 결과는 그래프가 훨씬 더 구체적이고 성취된 정보를 허용하도록 할 수 있습니다.

    기본 오차 막대¶

    Matplotlib에서 오차 막대를 만들려면 어떻게 해야 하나요?

    오차 막대를 Python에 어떻게 표시했습니까?

    x,y: 매개변수는 데이터 포인트를 연결하는 수평, 수직 및 좌표를 적절하게 지정할 수 있습니다.fmt: 이 매개변수는 사실 선택사항이며 매개변수는 스레드 값을 포함합니다.xerr, 매개변수에는 모든 종류의 배열이 포함됩니다.ecolor: 이 매개변수는 optionalspruce입니다.

    기본 오류 막대는 다음과 같은 이름의 작은 matplotlib 함수를 사용하여 만들 수 있습니다.

    여기서 fmt 실제로 행과 구성 요소에 대한 검색을 설정하고 에서 사용된 바로 가기 형식과 동일한 구문을 갖는 형식 코드가 필요합니다. plt.Qui 플롯 – – 명확하게 레이블이 지정된 선형 및 레코드는 단순 산점도입니다.

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  • 이 기본 옵션에 대한 추가 기능에서 최신 errorbar 기능에는 출력을 최적화할 수 있는 많은 옵션이 있습니다.고급 옵션을 사용하면 Aesthetics에서 만든 그룹인 오류 그래프를 쉽게 사용자 지정할 수 있습니다.특히 복잡한 차트에서 요소를 직접 비교할 때 최종적으로 오차 막대를 만드는 것이 종종 유용하다는 것을 알게 되었습니다.

    matplotlib miscalculation bars

    많은 매개변수 중에서 Des 사이드 바(xerr), 학사 사이드 바, 기타 및 기타 모델 정보를 지정할 수도 있습니다.더 일반적인 옵션을 사용하려면 기본 문서 줄 plt.errorbar.Errors¶

    를 참조하세요.

    녹화

    연속 어떤 상황에서는 항상 더 반복되는 방식으로 집합의 오차 막대를 표시하는 것이 바람직했습니다.matplotlib에는 이러한 유형의 응용 프로그램에 대한 매우 유용한 내장 루틴이 없지만 .code>가 너무 유용한 결과인지 확인하는 것은 상대적으로 빠릅니다.

    여기서 Scikit-Learn API 연습에 대한 간단한 가우스 회귀를 사용합니다(자세한 내용은 Scikit-Learn 소개 참조).이것은 측정할 수 없는 불확실성으로 왜곡된 수치에 광범위하게 논의된 완전한 비모수 함수를 맞추는 비결입니다.여기서는 가우시안 처리에 대한 세부 정보를 다루지는 않겠지만 실수 단계에 대한 이러한 종류의 연속 측정을 실제로 시각화할 수 있는 경우에 초점을 맞출 것입니다.

    Python에서 오차 막대가 있는 음료수 스테이션 그래프를 어떻게 플로팅합니까?

    예상되는 Python 라이브러리를 가져옵니다.직관적인 데이터 생성.plt로 그립니다. 오류 패널() 함수.그래프를 표시합니다.

    이제 xfit, yfitdyfit 샘플이 있습니다. 지속적으로 자신의 데이터에 적합합니다.

    YERR Matplotlib는 무엇입니까?

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    산점도에 오류 노치를 어떻게 추가합니까?

    그래프 및/또는 차트에서 오류 막대를 할당하려는 데이터 표시를 선택합니다. 차트 디자인 탭에서 차트 요소 추가를 본 다음 추가 오류 옵션 패널로 이동합니다. 오류 표시줄 형식 패널의 오류 표시줄 거부 옵션 요소 근처에 있는 오류 수 범주에서 사용자 지정을 클릭한 다음 값 지정을 클릭합니다.

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