Oml*_*ley 3 python matplotlib seaborn
Seaborn 的条形图显示了误差线或上限,以“提供有关该估计的不确定性的一些指示”。默认情况下,使用什么置信区间来绘制这些误差线?
从seaborn v0.12.0参数来看是现在errorbar。
请参阅统计估计和误差线。
errorbar:string、(字符串、数字)元组、可调用或Noneerrorbar 方法的名称('ci'、'pi'、'se'或'sd'),或具有方法名称和级别参数的元组,或从向量映射到 (min, max) 的函数间隔,或None隐藏错误栏。
默认为errorbar=('ci', 95)
根据0.8.1 版本的文档ci,参数的seaboard.barplot默认值为95。因此,默认情况下,Seaborn 条形图是以 95% 置信区间绘制的。
上面链接中给出的文档还说明了该ci参数可接受的值:
ci: 浮动 或"sd"或None,可选围绕估计值绘制的置信区间大小。如果
"sd",则跳过引导并绘制观测值的标准差。如果None,则不会执行引导,并且不会绘制误差线。
为了完整起见,这里是seaboard.barplot根据本答案顶部链接的文档的函数签名。ci是感兴趣的参数。
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)seaborn.barplot( x=None, y=None, hue=None, data=None, order=None, hue_order=None, estimator=<function mean>, ci=95, n_boot=1000, units=None, orient=None, color=None, palette=None, saturation=0.75, errcolor='.26', errwidth=None, capsize=None, dodge=True, ax=None, **kwargs )
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