Matplotlib on võimas graafikuteek, mida kasutatakse Pythoni programmeerimiskeeles. See pakub objektorienteeritud API-d süžeede manustamiseks rakendustesse, mis kasutavad üldotstarbelisi GUI tööriistakomplekte, nagu Tkinter, wxPython või Qt. Üks Matplotlibi pakutavatest olulistest tööriistadest on usaldusvahemiku diagrammi loomise võimalus.
Usaldusvahemik, kui statistiline termin, viitab valimimeetodi kindlusastmele. Usaldusväärsuse tase näitab protsentides, kui kindel võite olla. Näiteks 99% usaldustase viitab sellele, et kõik teie tõenäosushinnangud on tõenäoliselt täpsed 99% ajast.
Usaldusintervalli graafiku loomine Matplotlibi abil
Usaldusvahemiku graafiku loomine Matplotlibis hõlmab mitut sammu. Nende toimingute tegemiseks süveneme vastava Pythoni koodi selgitusse:
Esiteks peame importima vajalikud teegid:
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from scipy.stats import sem, t from scipy import mean
Nüüd saame neid samme järgides arvutada usaldusvahemiku.
1. Määrake juhuslik andmestik, mille usaldusvahemiku arvutame.
2. Arvutage andmestiku keskmine ja standardviga.
3. Määrake usaldusvahemiku veapiir.
4. Lõpuks arvutage usaldusvahemiku vahemik.
Siin on nendele sammudele vastav Pythoni kood.
confidence = 0.95 data = np.random.rand(100) n = len(data) m = mean(data) std_err = sem(data) h = std_err * t.ppf((1 + confidence) / 2, n - 1) start = m - h end = m + h
Muutuja "usaldus" on protsentides väljendatud usaldustase ja "andmed" sisaldab juhuslikku andmekogumit. Keskmine ja standardviga arvutatakse vastavalt SciPy teegi funktsioonide "keskmine" ja "sem" abil. Veapiir 'h' määratakse standardvea korrutamisel t-skooriga, mille saame funktsiooni 'ppf' abil t-jaotusest. Lõpuks arvutame usaldusvahemiku vahemiku.
Usaldusintervalli joonistamine Matplotlibis
Selles koodi viimases osas kasutame usaldusvahemiku visualiseerimiseks Matplotlibi.
plt.figure(figsize=(9,6))
plt.bar(np.arange(len(data)), data)
plt.fill_between(np.arange(len(data)), start, end, color='b', alpha=0.1)
plt.title('Confidence Interval')
plt.show()
See kasutab andmete kuvamiseks tulpdiagrammi ja usaldusvahemiku esitamiseks meetodit „fill_between”. Funktsioon 'figuuri' lähtestab uue joonise ja funktsioon 'show' esitab graafiku.
Usaldusvahemiku graafiku loomine Matplotlibis on mugav viis oma andmete, eriti statistilist analüüsi hõlmavate andmete visuaalseks analüüsimiseks. See võimas tööriist pakub lihtne ja intuitiivne viis esitada keerulisi andmeid hõlpsasti tõlgendataval kujul, muutes need oluliseks tööriistakomplektiks igale pythoni andmeanalüütikule või teadlasele. Mõistes, kuidas seda manipuleerida ja kasutada, saame muuta andmete tõlgendamise protsessi tõhusamaks ja täpsemaks.
