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errorbarで誤差棒付きグラフの作成

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概要

学習モデルのグラフは誤差を含んでいる。今2軸(xおよびy)をとり、以下のようなモデルに近似したとする。実際のデータは誤差がある。この誤差を表示できるのがerrorbarである。

ドキュメント

https://matplotlib.org/3.1.1/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.errorbar.html

matplotlib.pyplot.errorbar(x, y, yerr=None, xerr=None, fmt=”, ecolor=None, elinewidth=None, capsize=None, barsabove=False, lolims=False, uplims=False, xlolims=False, xuplims=False, errorevery=1, capthick=None, *, data=None, **kwargs)
x, y プロットするデータ。これは通常のグラフを描画する際のデータと同じである。
yerr, xerr yおよびxに対する誤差
ecolor 誤差棒の色
elinewidth 誤差棒のサイズ

 

誤差の表示 ( yerr, xerr )

誤差をy軸方向に表示するのがyerr, x軸方向がxerrとなる。ここには誤差の大きさをリストで指定する。リストの長さはプロットするデータと同じ、つまりx, yと同じ長さになる。

下記ではy軸方向が0.3、x軸方向が0.5のリストである。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

x = np.linspace(0,10,10);
y = np.sin(x/2);
yerr = 0.3 * np.ones(len(y));
xerr = 0.5 * np.ones(len(y));
e = plt.errorbar(x,y,yerr=err, xerr=err)

 

 

 

 

誤差棒のスタイル ( ecolor, elinewidth )

ecolorで誤差棒の色、elinewidthで誤差棒の太さを指定する。

下記の例では色はred, 太さは0.5を指定している。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

x = np.linspace(0,10,10);
y = np.sin(x/2);
yerr = 0.3 * np.ones(len(y));
xerr = 0.5 * np.ones(len(y));
e = plt.errorbar(x,y,yerr=err, xerr=err, ecolor="red", elinewidth=0.5)

 

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