python 折線圖怎么添加誤差線

物信息、統(tǒng)計(jì)、網(wǎng)頁制作、計(jì)算等多個(gè)領(lǐng)域都體現(xiàn)出了強(qiáng)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(yùn)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(yàn)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(shí)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(qǐng)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(yùn)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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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(jì)算庫中的optimize模塊提供了 leastsq() 函數(shù)，可以對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行最小二乘擬合計(jì)算。

此處利用該函數(shù)對(duì)一段弧線使用圓方程進(jìn)行了擬合，并通過Matplotlib模塊進(jìn)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(jìn)行擬合的數(shù)據(jù)，這里使用了 numpy.loadtxt() 函數(shù)：

其參數(shù)有：

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

緊接著就可以進(jìn)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(xiàng)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(xì)以及對(duì)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(jì)算

numpy.loadtxt

scipy.optimize.leastsq

Python數(shù)據(jù)可視化-誤差棒圖errorbar

實(shí)驗(yàn)中往往由于各種原因會(huì)存在一定的誤差，針對(duì)這一波動(dòng)范圍我們稱之為置信區(qū)間。在可視化數(shù)據(jù)時(shí)，Matplotlib中的誤差棒圖(errorbar， 官方項(xiàng)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(diǎn)的位置坐標(biāo)

xerr,yerr: 數(shù)據(jù)的誤差范圍

fmt: 數(shù)據(jù)點(diǎn)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(xì)

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(diǎn)的大小

mfc: 數(shù)據(jù)點(diǎn)的顏色

mec: 數(shù)據(jù)點(diǎn)邊緣的顏色

示例：

運(yùn)行結(jié)果：

運(yùn)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(gè)輸出的是一行行命令，這個(gè)圖畫在哪里呢？

搜索之后發(fā)現(xiàn)，它會(huì)彈出一個(gè)對(duì)話框，然后就開始畫了，比如下圖

第一個(gè)常用的庫是Turtle，它是Python語言中一個(gè)很流行的繪制圖像的函數(shù)庫，這個(gè)詞的意思就是烏龜，你可以想象下一個(gè)小烏龜在一個(gè)x和y軸的平面坐標(biāo)系里，從原點(diǎn)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(dòng)，比如畫個(gè)圓，就是繞著圓心移動(dòng)；再比如上圖這個(gè)怎么畫呢，其實(shí)主要就兩個(gè)命令：

turtle.forward(200)

turtle.left(170)

第一個(gè)命令是移動(dòng)200個(gè)單位并畫出來軌跡

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

然后呢？ 循環(huán)重復(fù)就畫出來這個(gè)圖了

好玩吧。

有需要仔細(xì)研究的可以看下這篇文章 ，這個(gè)牛人最后用這個(gè)庫畫個(gè)移動(dòng)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(gè)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(jiǎn)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(gè)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(xì)。

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(fèi)的。

我為什么要研究這個(gè)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(gè)數(shù)據(jù)csv文件，一列是日期，另一列是比特幣的價(jià)格，那用這個(gè)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(jià)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(dòng)啊，?原來兩個(gè)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(gè)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(gè)圖比特幣價(jià)格

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

# 第二個(gè)直接對(duì)稱就行了

ax2 = ax1.twinx()#?在右邊增加一個(gè)Y軸

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

ax2.set_ylim([0, 50])# 設(shè)定第二個(gè)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(diǎn)，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(gè)甚至多個(gè)Y軸怎么加？這又是一個(gè)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(gè)指數(shù)，然后再放到圖形界面中，同時(shí)針對(duì)異常情況再自動(dòng)進(jìn)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(gè)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(jì)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://chinadenli.net/article0/heohio.html

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