So fügen sie in python fehlerbalken zu diagrammen hinzu

Häufig möchten Sie möglicherweise Fehlerbalken zu Diagrammen in Python hinzufügen, um Unsicherheiten bei Messungen oder berechneten Werten zu erfassen. Glücklicherweise ist dies mit der Matplotlib-Bibliothek einfach zu bewerkstelligen.

In diesem Tutorial wird erläutert, wie Sie in Python Fehlerbalken zu Balkendiagrammen und Liniendiagrammen hinzufügen.

Fehlerbalken in Balkendiagrammen

Angenommen, wir haben den folgenden Datensatz mit 10 Werten in Python:

 import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

#define dataset
data = [4, 6, 6, 8, 9, 14, 16, 16, 17, 20]

Um ein Balkendiagramm mit Fehlerbalken für diesen Datensatz zu erstellen, können wir die Breite der Fehlerbalken als Standardfehler festlegen, der berechnet wird a

Standardfehler = s / √n

Gold:

• s: Stichprobenstandardabweichung
• n: Stichprobengröße

Der folgende Code zeigt, wie der Standardfehler für dieses Beispiel berechnet wird:

 #calculate standard error
std_error = np.std(data, ddof=1) / np.sqrt(len(data))

#view standard error
std_error

1.78

Schließlich können wir das Balkendiagramm mit Fehlerbalken erstellen, deren Breite dem Standardfehler entspricht:

 #define chart 
fig, ax = plt.subplots()

#create chart
ax.bar(x=np.arange(len(data)), #x-coordinates of bars
       height=data, #height of bars
       yerr=std_error, #error bar width
       capsize=4) #length of error bar caps 

Der Standardfehler betrug 1,78 . Dies ist die Breite des Fehlerbalkens, der sich von den Punktschätzungen im Diagramm in beide Richtungen erstreckt. Der Wert des ersten Balkens im Diagramm beträgt beispielsweise 4, daher verfügt er über einen Fehlerbalken, der sich erstreckt von:

• Unteres Ende: 4 – 178 = 2,22
• Oberes Ende: 4 + 1,78 = 5,78

Jeder Fehlerbalken im Diagramm hat die gleiche Breite.

Fehlerbalken in Liniendiagrammen

Der folgende Code zeigt, wie man ein Liniendiagramm mit Fehlerbalken für denselben Datensatz erstellt:

 import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

#define data
data = [4, 6, 6, 8, 9, 14, 16, 16, 17, 20]

#define x and y coordinates
x = np.arange(len(data))
y = data

#create line chart with error bars
fig, ax = plt.subplots()

ax.errorbar(x, y,
            yerr=std_error,
            capsize=4) 

Beachten Sie, dass das Argument yerr Python anweist, vertikale Fehlerbalken zu erstellen. Wir könnten stattdessen horizontale vertikale Balken verwenden, indem wir das xerr- Argument verwenden:

 #create line chart with horizontal error bars
fig, ax = plt.subplots()

ax.errorbar(x, y,
            xerr =std_error,
            capsize=4) 

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