四川网站备案,ae模板下载网站,图片生成二维码在线制作,央视网商城误差线用于显示数据的不确定程度#xff0c;误差一般使用标准差#xff08;Standard Deviation#xff09;或标准误差#xff08;Standard Error#xff09;。 标准差#xff08;SD#xff09;#xff1a;是方差的算术平方根。如果是总体标准差#xff0c;那么用σ表示… 误差线用于显示数据的不确定程度误差一般使用标准差Standard Deviation或标准误差Standard Error。 标准差SD是方差的算术平方根。如果是总体标准差那么用σ表示如果是样本标准差那么用s表示。标准差反映数据集的离散程度标准差越小就说明数据越集中在其平均值附近。公式总体样本 标准误差SE是样本分布的标准差。如果是样本平均数分布的标准差那么就称为SEMstandard error of the mean就是说每次从总体中抽取n个样本抽取很多次后每次抽样的平均值 就形成了一个数据分布这个数据分布有自己的平均值和标准差。抽样的平均值分布的平均数应该接近总体平均数 μ。标准误差反映样本sample对于总体population的差异性每次抽样的样本数越多标准误差就越小。公式 下面利用Nathan Yau所著的《鲜活的数据数据可视化指南》一书中的数据学习画图。 数据地址http://datasets.flowingdata.com/crimeRatesByState2005.csv 以下是这个数据文件的前5行 state murder forcible_rape robbery aggravated_assault \
0 United States 5.6 31.7 140.7 291.1
1 Alabama 8.2 34.3 141.4 247.8
2 Alaska 4.8 81.1 80.9 465.1
3 Arizona 7.5 33.8 144.4 327.4
4 Arkansas 6.7 42.9 91.1 386.8 burglary larceny_theft motor_vehicle_theft population
0 726.7 2286.3 416.7 295753151
1 953.8 2650.0 288.3 4545049
2 622.5 2599.1 391.0 669488
3 948.4 2965.2 924.4 5974834
4 1084.6 2711.2 262.1 2776221 这是美国各州各种犯罪行为的发生率每10万人口。 让我们画一个图把全美各犯罪率的平均数标准差展现出来。 误差线 ax.errorbar(x,y,yerrerror size in y axis,xerrerror size in x axis) 代码如下 import numpy as np
import pandas as pd
from matplotlib import pyplot as plt
crimepd.read_csv(rhttp://datasets.flowingdata.com/crimeRatesByState2005.csv)
fig,axplt.subplots(figsize(8,4))colcrime.columns.astype(str) #提取列名将来做x轴刻度标签
crimecrime[1:] #把第一行US的数据去除
datacrime.loc[:,murder:motor_vehicle_theft] #提取数据部分以便将来进行计算crime.loc[mean]data.apply(np.mean) #增加一行为数据每列的均值apply函数用于数据每一列
crime.loc[standard deviation]data.apply(np.std) #增加一行为数据每列的标准差apply函数用于数据每一列#画误差线x轴一共7项y轴显示平均值y轴误差为标准差
ax.errorbar(np.arange(7),crime.loc[mean,murder:motor_vehicle_theft],\yerrcrime.loc[standard deviation,murder:motor_vehicle_theft],\fmto,colorblue,ecolorgrey,elinewidth2,capsize4)
ax.set_xticklabels(col,rotation45) #设置x轴刻度标签并使其倾斜45度不至于重叠plt.show() 图像如下 另外还可以在柱形图或条形图上画误差线分别在ax.bar命令里加上yerr参数或在ax.barh命令里加上xerr参数即可。 转载于:https://www.cnblogs.com/HuZihu/p/9418903.html
