matplotlib：为每个x轴刻度线分组误差线

Question

我正在尝试使用matplotlib绘制误差线，但要求略有不同。 因此，设置如下：

我正在比较10种不同参数设置中的3种不同方法。 因此，在y轴上，我有3种方法给出的模型拟合误差，在x轴上，我有不同的参数设置。

因此，对于每个参数设置，我想获得与这三种方法相对应的3个误差线图。 理想情况下，我想绘制每个参数设置的95％置信区间以及每种方法的最小值和最大值。

一些示例数据可以模拟为：

parameters = [0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7]
mean_1 = [10.1, 12.1, 13.6, 14.5, 18.8, 11.8, 28.5]
std_1 = [2.6, 5.7, 4.3, 8.5, 11.8, 5.3, 2.5]

mean_2 = [10.1, 12.1, 13.6, 14.5, 18.8, 11.8, 28.5]
std_1 = [2.6, 5.7, 4.3, 8.5, 11.8, 5.3, 2.5]

mean_3 = [10.1, 12.1, 13.6, 14.5, 18.8, 11.8, 28.5]
std_3 = [2.6, 5.7, 4.3, 8.5, 11.8, 5.3, 2.5]

我将这些值保持不变，因为从绘图的角度来看，它没有任何改变。 我看到了matplotlib.errorbar方法，但是我不知道如何像在我的案例中那样在一个x轴值上将其扩展为多种方法。 另外，我不确定如何为每种方法添加[min, max]标记。

Answer 1

以parameters列表作为x轴， mean_1作为y值， std_1作为误差，您可以使用

pylab.errorbar(parameters, mean_1, yerr=std_1, fmt='bo')

如果错误条不是对称的，即您具有lower_err和upper_err ，则该语句将读取

pylab.errorbar(parameters, mean_1, yerr=[lower_err, upper_err], fmt='bo')

关键字xerr同样适用于x方向的错误，现在希望可以不言自明。 要显示几个（在您的情况下为3个）不同的数据集，可以采用以下方法：

# import pylab and numpy
import numpy as np
import pylab as pl

# define datasets
parameters = [0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7]
mean_1 = [10.1, 12.1, 13.6, 14.5, 18.8, 11.8, 28.5]
std_1 = [2.6, 5.7, 4.3, 8.5, 11.8, 5.3, 2.5]

mean_2 = [10.1, 12.1, 13.6, 14.5, 18.8, 11.8, 28.5]
std_2 = [2.6, 5.7, 4.3, 8.5, 11.8, 5.3, 2.5]

mean_3 = [10.1, 12.1, 13.6, 14.5, 18.8, 11.8, 28.5]
std_3 = [2.6, 5.7, 4.3, 8.5, 11.8, 5.3, 2.5]


# here comes the plotting;
# to achieve a grouping, two things are extra here: 
# 1. Don't use line plot but circular markers and different marker color
# 2. slightly displace the datasets in x direction to avoid overlap 
#    and create visual grouping
pl.errorbar(np.array(parameters)-0.01, mean_1, yerr=std_1, fmt='bo')
pl.errorbar(parameters, mean_2, yerr=std_2, fmt='go')
pl.errorbar(np.array(parameters)+0.01, mean_3, yerr=std_3, fmt='ro')
pl.show()

这是关于pylab.errorbar的，您必须在其中明确给出错误。 一种替代方法是使用pylab.boxplot并为每个模型提供盒图，但是因此我想我需要每个模型每个参数的完整分布，而不仅仅是均值和标准差。