标签: errorbar

对于每个X值,我计算了每个Y值的平均值Y和标准偏差(sd)

x  = 1:5
y  = c(1.1, 1.5, 2.9, 3.8, 5.2)
sd = c(0.1, 0.3, 0.2, 0.2, 0.4)

plot (x, y)

如何使用标准偏差为我的绘图的每个数据点添加误差线？

我正在尝试修复错误栏，以便它们在我的图表上实际上是可读的。唯一引起问题的是 2013 年的数据。我该怎么做？我看到了一些关于抖动或闪避的帖子，但我不确定如何应用它来解决我的问题。

这是我试图改变的代码：

YearlyDensity <- read.table(header=T, text='
Station Year       mean           se
   M-25 2013   8944.444     3636.871
   M-25 2008       4212         2371
   M-25 2004        963          291
   M-45 2013   8495.169     2111.072
   M-45 2008      13023         1347
   M-45 2004       8748         1740
    X-2 2013  12345.411     1166.905
')    

library(ggplot2)
ggplot(YearlyDensity, aes(x=Year, y=mean, colour=Station,group=Station)) +
  geom_errorbar(aes(ymin=mean-se, ymax=mean+se), colour="black", width=.2) +
  geom_line(size=.8) +
  geom_point(size=4, shape=18) +
  coord_cartesian(ylim = c(0, 16000)) +
  scale_y_continuous(breaks=seq(0,16000,2000)) +
  xlab("Sampling Year") +
  ylab("Mean Density") +
  labs(fill="") +
  theme_bw() +
    theme(legend.justification=c(1,0), legend.position=c(1,0))

我可以使用下面的代码生成一个误差条图。代码生成的图形显示了代表 中错误的垂直线y。我想在这些错误（“误差条”）的提示处有水平线，但我不知道该怎么做。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.linspace(1, 10, 10, dtype=int)
y = 2**x
yerr = np.sqrt(y)*10

fig, ax = plt.subplots()
ax.errorbar(x, y, yerr, solid_capstyle='projecting')
ax.grid(alpha=0.5, linestyle=':')
plt.show()
plt.close(fig)

代码生成下图。我玩过solid_capstylekwarg。是否有一个特定的 kwarg 可以做我想做的事情？

作为我想要的示例，下图：

如果相关，我正在使用 matplotlib 2.2.2

我的目标是在R中创建箱图(不一定是ggplot2,但这就是我现在正在使用的),这与我在某处找到的这个示例(减去文本)风格相似:

这是我到目前为止的代码:

dat <- read.table(file = "https://www.dropbox.com/s/b59b03rc8erea5d/dat.txt?dl=1", header = TRUE, sep = " ")
library(ggplot2)
p <- ggplot(dat, aes(x = Subscale, y = Score, fill = Class))
p + stat_boxplot(geom = "errorbar", width = 1.2, size = 2.5, color = "#0077B3") +
  geom_boxplot(outlier.shape = NA, coef = 0, position = position_dodge(.9)) +
  scale_fill_manual(values = c("#66CCFF", "#E6E6E6")) +
  theme(panel.background = element_rect(fill = "white", color = "white"))

结果如下:

显然,我所拥有的和示例之间存在很多差异,但是现在我只专注于从错误栏中删除端点,我指的是由stat_boxplot函数创建的水平顶部和底部部分.有谁知道我可以获得预期效果的方式？

我用来sns.lineplot在图中显示置信区间。

sns.lineplot(x = threshold, y = mrl_array, err_style = 'band', ci=95)
plt.show()

我得到以下图，它不显示置信区间：

有什么问题？

根据对此问题的接受答案,我能够为自己的数据重现相同的结果.但是,我需要绘制不对称误差条.

dfdict = {'ID': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C', 'D', 'D'],
      'quarter': ['2015 2Q', '2016 1Q', '2015 2Q', '2016 1Q', '2015 2Q',
                  '2016 1Q', '2015 2Q', '2016 1Q'],
      'Percent': [0.851789, 0.333333, 0.355240, 0.167224, 1.533220,
                  0.333333, 0.170358, 0.000000],
      'AgrCoullLower': [ 0.378046, 0.057962,  0.061850, -0.027515,
                         0.866025, 0.057962, -0.028012, -0.092614],
      'AgrCoullUpper': [1.776511, 1.054612, 1.123492, 0.810851,
                        2.645141, 1.054612, 0.825960, 0.541513]}
df = pd.DataFrame(dfdict)
df
  ID  quarter   Percent  AgrCoullLower  AgrCoullUpper
0  A  2015 2Q  0.851789       0.378046       1.776511
1  A  2016 …

我正在尝试使用 Python 中的 Seaborn 包来可视化一些数据。特别是，我想使用该catplot(kind='bar')函数（以前命名为factorplot()）。我的数据框看起来像这样（列'x'，'col'，'row'并且'hue'是绝对的）：

   x  y        dy col row hue
0  4  9  0.766591   1   0   2
1  5  9  0.688683   0   1   0
2  0  7  0.707982   0   0   1
3  3  6  0.767210   2   1   0
4  3  8  0.287153   0   1   0

我想使用不确定性列'dy'来表示'y'. Seaborn catplots 执行的默认引导或标准偏差误差条不能为我提供令人满意的解决方案。

在这里，我提供了最小完全可验证的示例：

import pandas as pd
import numpy.random as npr
import seaborn as sns

npr.seed(seed=0) …

首先，我说过我已经尝试了在散布散点图中的颜色编码错误栏中概述的方法，但是我无法使它们起作用。据我所知，在图版4中处理色轴的方式有所变化，这可能就是为什么它不再解决问题的原因。

我想用两个变量做一个简单的散点图，每个变量都有误差线。我希望点的颜色及其误差线遵循由第三个变量确定的比例。我无法使错误栏颜色与标记匹配。以下是我尝试过的几种简单方法及其结果。

set.seed(1)
x.data <- rnorm(20, 0, 1)
y.data <- rnorm(20, 2, 1)
x.err <- runif(20, 0.2, 0.8)
y.err <- runif(20, 0.2, 0.8)
z.data <- runif(20, 1.7, 2.8)

p <- plot_ly() %>%
  add_markers(x=x.data, y=y.data,
              error_x=list(array=x.err, color=z.data),
              error_y=list(array=y.err, color=z.data),
              marker=list(color=z.data, colorscale='Viridis',
                          colorbar=list(title='Z', limits=range(z.data)))) %>%
  layout(xaxis=list(title='X'), yaxis=list(title='Y'))

z.norm <- (z.data - min(z.data))/(max(z.data)-min(z.data))
mycramp<-colorRamp(c("darkblue","yellow"))
mycolors<-rgb(mycramp(z.norm), maxColorValue = 255)

p <- plot_ly() %>%
  add_markers(x=x.data, y=y.data,
              error_x=list(array=x.err, color=mycolors),
              error_y=list(array=y.err, color=mycolors),
              marker=list(color=mycolors,
                          colorbar=list(title='Z', limits=range(z.data)))) %>%
  layout(xaxis=list(title='X'), yaxis=list(title='Y'))

我需要绘制具有连续误差带的数据。我想以与 相同的方式使用Plotly Expressplotly.express.scatter，但不是使用误差线来获得连续的误差带。对于“连续误差带”，我正在谈论这一点：

我有以下数据框：

data = {'Value':[6.25, 4.55, 4.74, 1.36, 2.56, 1.4, 3.55, 3.21, 3.2, 3.65, 3.45, 3.86, 13.9, 10.3, 15], 
        'Name':['Peter', 'Anna', 'Luke',
                 'Peter', 'Anna', 'Luke',
                 'Peter', 'Anna', 'Luke',
                 'Peter', 'Anna', 'Luke',
                 'Peter', 'Anna', 'Luke'],
        'Param': ['Param1', 'Param1', 'Param1', 
                 'Param2', 'Param2', 'Param2', 
                 'Param3', 'Param3', 'Param3', 
                 'Param4', 'Param4', 'Param4',
                 'Param5', 'Param5', 'Param5'],
        'error': [2.55, 1.24, 0, 0.04, 0.97, 0, 0.87, 0.7, 0, 0.73, 0.62, 0, 0, 0, 0]}
df = pd.DataFrame(data)

我想将错误栏（在错误列中预定义）添加到条形图中，但我似乎无法获得正确的 x 坐标？它显示错误栏，Param5但没有错误Param5？同样，对于Luke，没有错误，但在Param1错误栏中绘制了错误。

plt.figure() …