Thanh lỗi trong python

Biểu đồ thanh có các thanh lỗi rất hữu ích trong kỹ thuật để thể hiện độ tin cậy hoặc độ chính xác trong một tập hợp các phép đo hoặc giá trị được tính toán. Biểu đồ thanh không có thanh lỗi tạo ảo giác rằng giá trị được đo hoặc tính toán được biết đến với độ chính xác cao hoặc độ tin cậy cao. Trong bài đăng này, chúng tôi sẽ xây dựng một biểu đồ thanh bằng Python và atplotlib. Biểu đồ sẽ hiển thị hệ số giãn nở nhiệt [CTE] của ba vật liệu khác nhau dựa trên một tập dữ liệu nhỏ. Sau đó, chúng tôi sẽ thêm các thanh lỗi vào biểu đồ này dựa trên độ lệch chuẩn của dữ liệu

Một biểu đồ thanh với các thanh lỗi được hiển thị bên dưới. Lưu ý các nhãn trên trục x và các thanh lỗi ở đầu mỗi thanh

Để xây dựng cốt truyện này, chúng ta cần một vài điều

AssetDescriptionPython [phiên bản 3. 6] Chạy chương trình Anaconda Prompttạo môi trường ảo và cài đặt các góinumpytính toán giá trị trung bình và độ lệch chuẩnmatplotlibxây dựng dữ liệu cốt truyện setdata để vẽ

Trước khi bạn có thể xây dựng cốt truyện, hãy đảm bảo rằng bạn đã cài đặt Bản phân phối Anaconda của Python trên máy tính của mình. Xem cài đặt Anaconda trên Windows để biết hướng dẫn cài đặt

Để bắt đầu, chúng ta sẽ sử dụng Anaconda Prompt để tạo một môi trường ảo mới. Chọn Dấu nhắc Anaconda từ Menu Bắt đầu của Windows. [Nếu sử dụng OSX hoặc Linux, thiết bị đầu cuối cũng có thể được sử dụng]

Khi bạn đã mở Dấu nhắc Anaconda, hãy nhập lệnh sau để tạo một môi trường ảo mới

conda create -n errorbars

Tiếp theo, để kích hoạt môi trường ảo

conda activate errorbars

0 mới của chúng tôi, hãy nhập thông tin sau vào Dấu nhắc Anaconda

conda activate errorbars

Bây giờ môi trường ảo errorbars đang hoạt động, bạn sẽ thấy

conda activate errorbars

0 trong ngoặc đơn trước Dấu nhắc Anaconda

Bây giờ chúng ta sẽ cài đặt

conda activate errorbars

2 và

conda activate errorbars

3 bằng cách sử dụng

conda activate errorbars

4. [pip cũng sẽ hoạt động để cài đặt các gói này] Bạn có thể viết cả hai tên gói trên cùng một dòng hoặc sử dụng hai dòng

conda activate errorbars

5 khác nhau

________số 8

Để xác nhận môi trường ảo

conda activate errorbars

0 của chúng tôi đã cài đặt matplotlib và numpy, hãy chạy lệnh

conda activate errorbars

0

Bây giờ, hãy tạo một tập lệnh Python mới có tên là errorbars. py. Ở đầu tập lệnh, chúng ta cần nhập

conda activate errorbars

3 và

conda activate errorbars

2

conda activate errorbars

3

Tiếp theo, chúng ta cần đọc trong dữ liệu của mình. Biểu đồ dưới đây cho thấy hệ số giãn nở nhiệt [CTE] đo được của ba kim loại. Nhôm, Đồng và Thép. Đơn vị của hệ số giãn nở nhiệt là theo độ C [ / °C]

Hệ số nở vì nhiệt của ba kim loại [đơn vị. /°C]

MẫuNhômĐồngThép16. 4e-54. 5e-53. 3e-523. 01e-51. 97e-51. 21e-532. 36e-51. 6e-50. 9e-543. 0e-51. 97e-51. 2e-557. 0e-54. 0e-51. 3e-564. 5e-52. 4e-51. 6e-573. 8e-51. 9e-51. 4e-584. 2e-52. 41e-51. 58e-592. 62e-51. 85e-51. 32e-5103. 6e-53. 3e-52. 1e-5

Chúng tôi sẽ đưa dữ liệu này vào ba mảng numpy khác nhau, một mảng cho mỗi kim loại. Lưu ý cú pháp

conda activate errorbars

9 có dấu ngoặc đơn

conda install matplotlib numpy

0 theo sau là dấu ngoặc vuông

conda install matplotlib numpy

1. Chúng tôi đang chuyển một danh sách Python, [ được biểu thị bằng dấu ngoặc vuông ] vào hàm mảng numpy [đối số được đặt trong ngoặc đơn]

conda activate errorbars

7

Bây giờ chúng ta cần tính giá trị trung bình [hoặc trung bình] cho từng loại trong số ba vật liệu CTE bằng cách sử dụng hàm ________ 82 của numpy. Phương tiện sẽ là chiều cao của mỗi thanh trong biểu đồ của chúng tôi

conda activate errorbars

9

Tiếp theo, chúng ta sẽ tính độ lệch chuẩn cho từng kim loại bằng cách sử dụng hàm

conda install matplotlib numpy

3 của numpy. Trên biểu đồ, chúng tôi sẽ sử dụng độ lệch chuẩn làm chiều cao của các thanh lỗi. Lỗi dương sẽ được hiển thị là độ lệch chuẩn +1 trên giá trị trung bình và lỗi âm sẽ được hiển thị là -1 độ lệch chuẩn dưới giá trị trung bình

conda activate errorbars

1

Có một vài điều nữa cần thiết để xây dựng cốt truyện. Chúng tôi cần tên của các kim loại đi dọc theo trục x của chúng tôi, một tên bên dưới mỗi thanh. Chúng tôi sẽ gán tên kim loại dưới dạng danh sách các chuỗi trong một biến có tên là

conda install matplotlib numpy

4. Chúng ta cũng cần một biến chứa phương tiện của các hệ số giãn nở nhiệt, dữ liệu chúng ta sẽ vẽ. Chúng tôi sẽ đưa chúng vào danh sách Python có tên là

conda install matplotlib numpy

5. Độ lệch chuẩn của chúng tôi sẽ được sử dụng cho chiều cao của các thanh lỗi. Các độ lệch chuẩn sẽ đi cùng nhau trong một danh sách có tên là

conda install matplotlib numpy

6

Hãy viết mã tất cả danh sách Python này vào thanh lỗi của chúng ta. tập lệnh py

conda activate errorbars

5

VÂNG. Bây giờ là lúc để xây dựng cốt truyện. Chúng ta sẽ xây dựng một biểu đồ thanh với ba thanh khác nhau, một thanh cho mỗi vật liệu. Nhôm, Đồng và Thép

Trước tiên, chúng ta sẽ tạo một đối tượng hình có tên là

conda install matplotlib numpy

7 và một đối tượng trục trong hình đó có tên là

conda install matplotlib numpy

8 bằng cách sử dụng hàm

conda install matplotlib numpy

9 của matplotlib. Mọi thứ trong cốt truyện của chúng ta sẽ được thêm vào đối tượng [trục]

conda install matplotlib numpy

8. Tiếp theo, chúng tôi đặt một biểu đồ thanh trên [trục]

conda install matplotlib numpy

8 của chúng tôi bằng phương pháp

conda activate errorbars

02

Lưu ý các đối số được truyền vào phương thức

conda activate errorbars

02

• conda activate errorbars
  

  04 là mảng có số lượng thanh

• conda install matplotlib numpy
  

  5 là mảng chứa giá trị trung bình hoặc độ cao của các thanh

• conda activate errorbars
  

  06 đặt chiều cao của các thanh lỗi và độ lệch chuẩn
• đối số từ khóa

  conda activate errorbars
  

  07 tạo kiểu cho cốt truyện

Chúng tôi sẽ đặt một nhãn trên trục y với tiêu đề "Hệ số giãn nở nhiệt [°C-1]" bằng cách sử dụng

conda activate errorbars

08. Chúng tôi sử dụng

conda activate errorbars

09 để nạp vào danh sách số của mình để đặt các thanh là số 1, 2, 3. Sau đó, chúng tôi thêm nhãn vào các thanh được đánh số này bằng

conda activate errorbars

30.

conda activate errorbars

31 và

conda activate errorbars

32 thêm tiêu đề và các đường lưới ngang

Cuối cùng, chúng tôi sẽ lưu hình vào một tệp có tên bar_plot_with_error_bars. png sử dụng hàm

conda activate errorbars

33 của matplotlib. Phương pháp

conda activate errorbars

34 đảm bảo trục và nhãn của chúng tôi không bị cắt và hiển thị

Thanh lỗi trong học máy là gì?

Thanh lỗi có phải là độ lệch chuẩn không?

Bạn sẽ sử dụng chức năng nào để vẽ các thanh lỗi?