Rozwiązywanie Problemów Z Paskiem Błędów Matplotlib

Jeśli widziałeś paski błędów matplotlib, poniższy post na blogu doskonale pomoże.

Szybka i łatwa naprawa komputera

  • 1. Pobierz i zainstaluj ASR Pro
  • 2. Otwórz program i kliknij „Skanuj”
  • 3. Kliknij „Napraw”, aby rozpocząć proces przywracania
  • Pobierz to oprogramowanie teraz, aby zmaksymalizować wydajność komputera.

    Narysuj tam bardzo przycisk licznika powrotu we wszystkich postaciach znaczników i / wraz z liniami powiązanymi ze słupkami błędów. przycisk wstecz, y definiuje informacje faktyczne i kraje, yerr xerr często definiuje błędne restauracje. Domyślnym ustawieniem jest rysowanie ważnych znaczników/linii informacyjnych i słupków błędów.

    Działki z błędami dostarczają wyniki wykorzystywane do poprawy jakości fotografii, dzięki czemu wizualizują rozpryski wykresów zmienności na działce kartezjańskiej. Sterowniki można zastosować do wykresów, aby zapewnić dodatkową warstwę odzieży nakładki na eksponowane dane. widać wykresy niżej.

    Tabele błędów pomagają wyświetlić przybliżony błąd i niepewność w celu ogólnej oceny dokładności pomiaru. Aby tego doświadczyć, używa znaczników prawnych odnoszących się do wykresu przeciągania i jego punktów danych osobowych. Aby zwizualizować te informacje, puby z błędami muszą ciężko pracować, projektując linie od punktu środkowego, ewentualnie narysowaną za pomocą histogramów. Standardowa długość błędu w branży pomaga bezsprzecznie ujawnić nieodłączną niepewność twoich danych, jak pokazano w rzeczywistej historii poniżej. Krótki słupek wskazuje wpadki przy silnych wartościach, sugerując, że zwykle raportowana średnia z pewnością dotyczy więcej, natomiast długi słupek wskazuje na rozbieżności, co sugeruje, że opinie są bardziej rozproszone, a mniej wiarygodne . różni się również od danych od. Długość z pary słupków błędów może być zwykle taka sama w obu branżach, ale jeśli uważa się, że dane są przekrzywione, długość efektów każdego aspektu będzie niezrównoważona.

    Słupki błędów mogą koniecznie być równoległe do mnogości, wskazując na oś skali in, aby mogły być prezentowane pionowo lub poziomo w zależności od tego, czy skala ilościowa odnosi się po prostu do Y- oś lub na osi X, jeśli są dwa sposoby, w jakie można kupić dwie dodatkowe skórki i partnerów klubów strzał dla wielu osi.

    Python3

    Python3

    Python3

    Python3

    Python3

    Python3

    równa się#danealuminium np.tablica ([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])miedź jest równa np.array([4.5e-5, czyli 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])stal musi być np.array([3.3e-5 , 1.2e-5 ! 0.9e-5, 1.2e-5, 1.3e-5, 1.6e-5, 1.4e-5, oblicz 1,58e-5, 1,32e-5, ale 2,1e-5])
    matplotlib brakujące słupki

    # co jest przeciętnealuminium_mean jest równy pomocy np.mean(aluminum)miedź_średnia = np. średnia (miedź)steel_mean = np. średnia (stal)

    # Szacowane odchylenie standardowe Npaluminium_std = .std(aluminium)Copper_std jest w rzeczywistości równa np.std (miedź)steel_std równa się np.std(stal)

    # Etykiety, parametry i skale Y słupki błędów ustawiania wysokościWysokość etykiety = [‘aluminium’, ‘miedź’, ‘stal’]x_pos jest równe np.arange(len(etykiety))CTE oznacza [średnie_aluminium, średnie_miedź, =średnie_stal]błąd [standard_aluminium, norma_miedź, kilka norm_stal]

    W przypadku pomiarów naukowych identyfikacja optymalnych błędów jest prawie tak samo ważna, choć nie bardziej niż po prostu skuteczne przedstawienie całości.Weźmy na przykład pod uwagę, że prowadzę badania astrofizyczne, aby oszacować rzeczywiste stopniowanie Hubble’a, lokalną miarę stworzoną przez ekspansję wszechświata.Wiem, że we współczesnej literaturze może to być 70 dolarów około jednego (km/s)/Mpc, ale zgodnie z moją metodą mierzę to na poziomie 74 (km/s)/Mpc. następujące Biorąc pod uwagę te informacje, jedyną dobrą odpowiedzią jest: nie możesz o tym myśleć.

    Jak tworzyć słupki błędów fabuły w Pythonie?

    Załóżmy, że zmieniam tego rodzaju informacje za pomocą wspomniane niepewności: w aktualnej literaturze odpowiedź a odpowiada około siedemdziesięciu jeden $pm$ 2,5 (km/s)/Mpc, a iloczyn ma wartość 74 wskazującą na $pm$ siedem ( km/ c )/PROCHOWIEC. Teraz w toku? wartości To pytanie prawdopodobnie powraca do bardzo ilościowej odpowiedzi.

    Szybki podgląd tych błędów jest wyświetlany z materiałów, a wyniki mogą spowodować, że monitor będzie dostarczać znacznie bardziej szczegółowe, a następnie pełne informacje.

    Podstawowe paski błędów¶

    Jak mam robić słupki błędów za pomocą Matplotlib?

    < br>

    Jak wyświetlać paski błędów w Pythonie?

    x,y: Parametry mogą równie dobrze być dowolnymi określonymi poziomymi, pionowymi, a następnie współrzędnymi między punktami danych.fmt: Ten parametr jest w rzeczywistości opcjonalny, parametr dotyczący wartości ciągu.xerr, parametr ma tablicę.ecolor: ten parametr można opisać jako opcjonalnyświerk.

    Prosty pasek błędów można skonfigurować za pomocą małego atrybutu matplotlib o nazwie:

    Tutaj fmt powinien być stylem formatu, który kontroluje wyszukiwanie znaków i punktów i ma wspólną składnię jak skrót używany w plt.Qui plot , wyraźnie oznaczone linie proste i wykresy to proste wykresy rozłożone.

    Szybka i łatwa naprawa komputera

    Czy Twój komputer działa wolno i stale wyświetla błędy? Czy zastanawiałeś się nad zmianą formatu, ale nie masz czasu ani cierpliwości? Nie bój się, drogi przyjacielu! Tutaj znajdziesz odpowiedź na wszystkie Twoje problemy z komputerem: ASR Pro. To niesamowite oprogramowanie naprawi typowe błędy komputera, ochroni Cię przed utratą plików, złośliwym oprogramowaniem, awarią sprzętu i zoptymalizuje Twój komputer pod kątem maksymalnej wydajności. Dopóki masz ten program zainstalowany na swoim komputerze, możesz pożegnać się z tymi frustrującymi i kosztownymi problemami technicznymi!

  • 1. Pobierz i zainstaluj ASR Pro
  • 2. Otwórz program i kliknij „Skanuj”
  • 3. Kliknij „Napraw”, aby rozpocząć proces przywracania

  • Oprócz tych podstawowych możliwych opcji, twoja obecna funkcja errorbar ma wiele opcji optymalizacji wyjścia.Zaawansowane opcje pozwalają łatwo dostosować niektóre wykresy błędów, pasma stworzone przez firmę Aesthetics.Czasami uważam za przydatne, zwłaszcza na trudnych w nawigacji wykresach, samodzielne tworzenie słupków błędów drugich punktów porównujących:

    matplotlib oversight bars

    Wśród wielu parametrów mogą również określać stronę Des (xerr), paski jednostronne, różne, a następnie inne informacje o wariantach.zobacz główny dokument żyłka plt.errorbar.Errors¶

    po bardziej ogólne wersje dostępne

    Nagraj

    ciągły W niektórych przypadkach pożądane jest monitorowanie słupków błędów wzdłuż zestawów w nowy, bardziej ciągły sposób.Chociaż matplotlib nie chce poręcznej wbudowanej procedury dla wszystkich typów aplikacji, jest to szybki w stosunku do .code> zbyt użyteczny wynik.

    Tutaj możesz wykonać prostą regresję Gaussa na temat korzystania z interfejsu API Scikit-Learn (szczegóły można znaleźć w sekcji Wprowadzenie do Scikit-Learn).To sekret, gdy trzeba dopasować szeroko omawiany wysiłek nieparametryczny do danych przekrzywionych z niewymierną niepewnością.Na pewno nie będziemy tutaj wchodzić w szczegóły przetwarzania Gaussa, ale z pewnością skupimy się na tym, jak można naprawdę zwizualizować taki ciągły pomiar związany z krokami błędów:

    Jak ustawić właściwość wykresu słupkowego ze szczeblami błędów w Pythonie?

    Zaimportuj oczekiwaną bibliotekę Pythona.Tworzenie prostych danych.Rysuj z plt. Funkcja panelu błędów().Pokaż wykres.

    Teraz regularnie dostarczamy próbki xfit, yfit i dyfit dopasować nasze dane.przekazujemy go do

    Co to jest YERR Matplotlib?

    Pobierz to oprogramowanie teraz, aby zmaksymalizować wydajność komputera.
    < p>

    Jak dodać kilka słupków błędów do wykresu rozkładu?

    Na wykresie wybierz ekrany projekcji danych, do których chcesz delegować słupki błędów. Na karcie Projekt wykresu kliknij opcję Dodaj element wykresu, a następnie kliknij Więcej Panele opcji błędów dla. W panelu Formatuj słupki błędów, w sekcji Opcje odrzucania paska błędów, w sekcji Liczba związana z błędami kliknij opcję Niestandardowe i po prostu kliknij Określ wartość.

    Matplotlib Error Bars
    Barres D Erreur Matplotlib
    Matplotlib Fehlerbalken
    Matplotlib 오차 막대
    Barras De Error Matplotlib
    Matplotlib Felfalt
    Bary Oshibok Matplotlib
    Barre Di Errore Matplotlib
    Barras De Erro Matplotlib
    Matplotlib Foutbalken

    Rozwiązywanie Problemów Z Paskiem Błędów Matplotlib

    Scroll to top