Matplotlib je zmogljiva knjižnica za risanje, ki se uporablja v programskem jeziku Python. Zagotavlja objektno usmerjen API za vdelavo risb v aplikacije, ki uporabljajo komplete orodij GUI za splošne namene, kot so Tkinter, wxPython ali Qt. Eno od pomembnih orodij, ki jih ponuja Matplotlib, je zmožnost ustvarjanja grafikona intervala zaupanja.
Interval zaupanja se kot statistični izraz nanaša na stopnjo gotovosti v metodi vzorčenja. Stopnja zaupanja vam pove, kako prepričani ste lahko, izražena v odstotkih. Na primer, 99-odstotna stopnja zaupanja nakazuje, da bo vsaka od vaših ocen verjetnosti verjetno točna 99 % časa.
Ustvarjanje grafikona intervala zaupanja z uporabo Matplotlib
Ustvarjanje grafikona intervala zaupanja v Matplotlib vključuje več korakov. Poglobimo se v razlago ustrezne kode Python za izvedbo teh korakov:
Najprej moramo uvoziti potrebne knjižnice:
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from scipy.stats import sem, t from scipy import mean
Zdaj lahko izračunamo interval zaupanja po teh korakih.
1. Določite naključni niz podatkov, za katerega bomo izračunali interval zaupanja.
2. Izračunajte povprečje in standardno napako nabora podatkov.
3. Določite mejo napake za interval zaupanja.
4. Na koncu izračunajte obseg intervala zaupanja.
Tukaj je koda Python, ki ustreza tem korakom.
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
Spremenljivka 'confidence' je stopnja zaupanja, izražena v odstotkih, 'data' pa vsebuje naključni niz podatkov. Povprečno in standardno napako izračunata funkcija 'mean' oziroma 'sem' knjižnice SciPy. Meja napake 'h' se določi z množenjem standardne napake s t-rezultatom, ki ga dobimo iz t-porazdelitve s funkcijo 'ppf'. Nazadnje izračunamo obseg intervala zaupanja.
Izris intervala zaupanja v Matplotlib
V tem zadnjem delu kode uporabljamo Matplotlib za vizualizacijo intervala zaupanja.
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()
Uporablja palični grafikon za prikaz podatkov in metodo 'fill_between' za predstavitev intervala zaupanja. Funkcija 'figure' inicializira novo figuro, funkcija 'show' pa predstavi risbo.
Ustvarjanje grafa intervala zaupanja v Matplotlibu je priročen način za vizualno analizo vaših podatkov, zlasti podatkov, ki vključujejo statistično analizo. To močno orodje ponuja enostaven in intuitiven način za predstavitev zapletenih podatkov v obliki, ki jo je mogoče preprosto interpretirati, zaradi česar je bistven komplet orodij za vsakega analitika ali znanstvenika podatkov python. Z razumevanjem, kako to manipulirati in uporabljati, lahko naredimo proces interpretacije podatkov bolj učinkovit in točen.
