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python 折線圖怎么添加誤差線

物信息、統(tǒng)計、網(wǎng)頁制作、計算等多個領(lǐng)域都體現(xiàn)出了強大的功能。python和其他腳本語言如java、R、Perl 一樣,都可以直接在命令行里運行腳本程序。工具/原料

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python;CMD命令行;windows操作系統(tǒng)

方法/步驟

1、首先下載安裝python,建議安裝2.7版本以上,3.0版本以下,由于3.0版本以上不向下兼容,體驗較差。

2、打開文本編輯器,推薦editplus,notepad等,將文件保存成 .py格式,editplus和notepad支持識別python語法。

腳本第一行一定要寫上 #!usr/bin/python

表示該腳本文件是可執(zhí)行python腳本

如果python目錄不在usr/bin目錄下,則替換成當(dāng)前python執(zhí)行程序的目錄。

3、編寫完腳本之后注意調(diào)試、可以直接用editplus調(diào)試。調(diào)試方法可自行百度。腳本寫完之后,打開CMD命令行,前提是python 已經(jīng)被加入到環(huán)境變量中,如果沒有加入到環(huán)境變量,請百度

4、在CMD命令行中,輸入 “python” + “空格”,即 ”python “;將已經(jīng)寫好的腳本文件拖拽到當(dāng)前光標(biāo)位置,然后敲回車運行即可。

Python數(shù)據(jù)分析在數(shù)學(xué)建模中的應(yīng)用匯總(持續(xù)更新中!)

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1、層次分析法(AHP)——算數(shù)平均值法、幾何平均值法、特征值法(Python實現(xiàn),超詳細注釋)

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Python最小二乘法擬合與作圖

在函數(shù)擬合中,如果用p表示函數(shù)中需要確定的參數(shù),那么目標(biāo)就是找到一組p,使得下面函數(shù)S的值最小:

這種算法稱為最小二乘法擬合。Python的Scipy數(shù)值計算庫中的optimize模塊提供了 leastsq() 函數(shù),可以對數(shù)據(jù)進行最小二乘擬合計算。

此處利用該函數(shù)對一段弧線使用圓方程進行了擬合,并通過Matplotlib模塊進行了作圖,程序內(nèi)容如下:

Python的使用中需要導(dǎo)入相應(yīng)的模塊,此處首先用 import 語句

分別導(dǎo)入了numpy, leastsq與pylab模塊,其中numpy模塊常用用與數(shù)組類型的建立,讀入等過程。leastsq則為最小二乘法擬合函數(shù)。pylab是繪圖模塊。

接下來我們需要讀入需要進行擬合的數(shù)據(jù),這里使用了 numpy.loadtxt() 函數(shù):

其參數(shù)有:

進行擬合時,首先我們需要定義一個目標(biāo)函數(shù)。對于圓的方程,我們需要圓心坐標(biāo)(a,b)以及半徑r三個參數(shù),方便起見用p來存儲:

緊接著就可以進行擬合了, leastsq() 函數(shù)需要至少提供擬合的函數(shù)名與參數(shù)的初始值:

返回的結(jié)果為一數(shù)組,分別為擬合得到的參數(shù)與其誤差值等,這里只取擬合參數(shù)值。

leastsq() 的參數(shù)具體有:

輸出選項有:

最后我們可以將原數(shù)據(jù)與擬合結(jié)果一同做成線狀圖,可采用 pylab.plot() 函數(shù):

pylab.plot() 函數(shù)需提供兩列數(shù)組作為輸入,其他參數(shù)可調(diào)控線條顏色,形狀,粗細以及對應(yīng)名稱等性質(zhì)。視需求而定,此處不做詳解。

pylab.legend() 函數(shù)可以調(diào)控圖像標(biāo)簽的位置,有無邊框等性質(zhì)。

pylab.annotate() 函數(shù)設(shè)置注釋,需至少提供注釋內(nèi)容與放置位置坐標(biāo)的參數(shù)。

pylab.show() 函數(shù)用于顯示圖像。

最終結(jié)果如下圖所示:

用Python作科學(xué)計算

numpy.loadtxt

scipy.optimize.leastsq

Python數(shù)據(jù)可視化-誤差棒圖errorbar

實驗中往往由于各種原因會存在一定的誤差,針對這一波動范圍我們稱之為置信區(qū)間。在可視化數(shù)據(jù)時,Matplotlib中的誤差棒圖(errorbar, 官方項目地址 )可以很好的表現(xiàn)這種有一定置信區(qū)間的帶誤差數(shù)據(jù)。

matplotlib.pyplot.errorbar(x, y, yerr=None, xerr=None, fmt='', ecolor=None, elinewidth=None, capsize=None, capthick=None)

主要參數(shù)說明:

x,y: 數(shù)據(jù)點的位置坐標(biāo)

xerr,yerr: 數(shù)據(jù)的誤差范圍

fmt: 數(shù)據(jù)點的標(biāo)記樣式以及相互之間連接線樣式

ecolor: 誤差棒的線條顏色

elinewidth: 誤差棒的線條粗細

capsize: 誤差棒邊界橫杠的大小

capthick: 誤差棒邊界橫杠的厚度

ms: 數(shù)據(jù)點的大小

mfc: 數(shù)據(jù)點的顏色

mec: 數(shù)據(jù)點邊緣的顏色

示例:

運行結(jié)果:

運行結(jié)果:

用Python畫圖

今天開始琢磨用Python畫圖,沒使用之前是一臉懵的,我使用的開發(fā)環(huán)境是Pycharm,這個輸出的是一行行命令,這個圖畫在哪里呢?

搜索之后發(fā)現(xiàn),它會彈出一個對話框,然后就開始畫了,比如下圖

第一個常用的庫是Turtle,它是Python語言中一個很流行的繪制圖像的函數(shù)庫,這個詞的意思就是烏龜,你可以想象下一個小烏龜在一個x和y軸的平面坐標(biāo)系里,從原點開始根據(jù)指令控制,爬行出來就是繪制的圖形了。

它最常用的指令就是旋轉(zhuǎn)和移動,比如畫個圓,就是繞著圓心移動;再比如上圖這個怎么畫呢,其實主要就兩個命令:

turtle.forward(200)

turtle.left(170)

第一個命令是移動200個單位并畫出來軌跡

第二個命令是畫筆順時針轉(zhuǎn)170度,注意此時并沒有移動,只是轉(zhuǎn)角度

然后呢? 循環(huán)重復(fù)就畫出來這個圖了

好玩吧。

有需要仔細研究的可以看下這篇文章 ,這個牛人最后用這個庫畫個移動的鐘表,太贊了。

Turtle雖好玩,但是我想要的是我給定數(shù)據(jù),然后讓它畫圖,這里就找到另一個常用的畫圖的庫了。

Matplotlib是python最著名的繪圖庫,它提供了一整套和matlab相似的命令A(yù)PI,十分適合交互式地行制圖。其中,matplotlib的pyplot模塊一般是最常用的,可以方便用戶快速繪制二維圖表。

使用起來也挺簡單,

首先import matplotlib.pyplot as plt?導(dǎo)入畫圖的圖。

然后給定x和y,用這個命令plt.plot(x, y)就能畫圖了,接著用plt.show()就可以把圖形展示出來。

接著就是各種完善,比如加標(biāo)題,設(shè)定x軸和y軸標(biāo)簽,范圍,顏色,網(wǎng)格等等,在 這篇文章里介紹的很詳細。

現(xiàn)在互聯(lián)網(wǎng)的好處就是你需要什么內(nèi)容,基本上都能搜索出來,而且還是免費的。

我為什么要研究這個呢?當(dāng)然是為了用,比如我把比特幣的曲線自己畫出來可好?

假設(shè)現(xiàn)在有個數(shù)據(jù)csv文件,一列是日期,另一列是比特幣的價格,那用這個命令畫下:

這兩列數(shù)據(jù)讀到pandas中,日期為df['time']列,比特幣價格為df['ini'],那我只要使用如下命令

plt.plot(df['time'], df['ini'])

plt.show()

就能得到如下圖:

自己畫的是不是很香,哈哈!

然后呢,我在上篇文章 中介紹過求Ahr999指數(shù),那可不可以也放到這張圖中呢?不就是加一條命令嘛

plt.plot(df['time'], df['Ahr999'])

圖形如下:

但是,Ahr999指數(shù)怎么就一條線不動啊,?原來兩個Y軸不一致,顯示出來太怪了,需要用多Y軸,問題來了。

繼續(xù)谷歌一下,把第二個Y軸放右邊就行了,不過呢得使用多圖,重新繪制

fig = plt.figure() # 多圖

ax1 = fig.add_subplot(111)

ax1.plot(df['time'], df['ini'], label="BTC price")? #?繪制第一個圖比特幣價格

ax1.set_ylabel('BTC price') #?加上標(biāo)簽

# 第二個直接對稱就行了

ax2 = ax1.twinx()#?在右邊增加一個Y軸

ax2.plot(df['time'], df['Ahr999'], 'r', label="ahr999")??#?繪制第二個圖Ahr999指數(shù),紅色

ax2.set_ylim([0, 50])# 設(shè)定第二個Y軸范圍

ax2.set_ylabel('ahr999')

plt.grid(color="k", linestyle=":")# 網(wǎng)格

fig.legend(loc="center")#圖例

plt.show()

跑起來看看效果,雖然丑了點,但終于跑通了。

這樣就可以把所有指數(shù)都繪制到一張圖中,等等,三個甚至多個Y軸怎么加?這又是一個問題,留給愛思考愛學(xué)習(xí)的你。

有了自己的數(shù)據(jù),建立自己的各個指數(shù),然后再放到圖形界面中,同時針對異常情況再自動進行提醒,比如要抄底了,要賣出了,用程序做出自己的晴雨表。

Python使用matplotlib做出的圖,怎么輸出高清的圖像

Matplotlib

是一個由 John Hunter 等開發(fā)的,用以繪制二維圖形的 Python 模塊。它利用了 Python 下的數(shù)值計算模塊 Numeric

及 Numarray,克隆了許多 Matlab 中的函數(shù), 用以幫助用戶輕松地獲得高質(zhì)量的二維圖形。

文章題目:python誤差棒圖函數(shù),python 誤差棒
URL網(wǎng)址:http://www.chinadenli.net/article0/heohio.html

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