绘图平滑 matplotlib 和 seaborn
Plot smoothing matplotlib and seaborn
我正在尝试以一种很好的方式显示我的数据,例如在 seaborn 文档中看到的那样:
我不太确定如何进行。我设法得到了点的值和它们各自的标准差,但它看起来很分散,而我只想显示一个趋势:
我正在研究 here, and there 尝试应用建议的解决方案,但我无法让它发挥作用。
这是我玩的:
Final_array = Mean Std
0 0.739269 0.157892
1 0.807382 0.160464
2 0.800024 0.137239
3 0.825854 0.132472
4 0.864854 0.070544
.. ... ...
95 0.797202 0.101961
96 0.747578 0.143394
97 0.751472 0.158651
98 0.587009 0.198987
99 0.728447 0.104601
sns.set(style="darkgrid", palette="muted", color_codes=True)
fig, ax = plt.subplots(figsize=(7,5))
y_pos = np.arange(Final_array.shape[0])
ax.errorbar(y_pos, Final_array[:,0], yerr=Final_array[:,1], elinewidth=0.5)
plt.show()
有人有想法吗?我是使用情节的初学者。能平滑吗?并获得像 seaborn 图像中那样漂亮的叠加层而不是错误栏?
这些问题可能很愚蠢。
亲切的问候,
您可以使用fillbetween
来平滑上下曲线。选择更高的 sigma
会更平滑。
下面是一些示例代码:
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from scipy.ndimage.filters import gaussian_filter1d
x = np.linspace(0, 100, 100)
y = 0.95 - ((50 - x) / 200) ** 2
err = (1 - y) / 2
y += np.random.normal(0, err / 10, y.size)
upper = gaussian_filter1d(y + err, sigma=3)
lower = gaussian_filter1d(y - err, sigma=3)
fig, ax = plt.subplots(ncols=2)
ax[0].errorbar(x, y, err, color='dodgerblue')
ax[1].plot(x, y, color='dodgerblue')
ax[1].fill_between(x, upper, lower, color='crimson', alpha=0.2)
plt.show()
感谢您的帮助!我设法生成了我想要的图表!
首先,样条曲线不起作用,因为我的数据未排序。因此,我使用了 and found here as well. However, apparently it can alter the data (read comment on here 提出的 gaussian_filter1d
),所以我决定将两个图一起绘制:
使用这个最终版本:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from scipy.ndimage.filters import gaussian_filter1d
Final_array = Mean Std
0 0.739269 0.157892
1 0.807382 0.160464
2 0.800024 0.137239
3 0.825854 0.132472
4 0.864854 0.070544
.. ... ...
95 0.797202 0.101961
96 0.747578 0.143394
97 0.751472 0.158651
98 0.587009 0.198987
99 0.728447 0.104601
sns.set(style="darkgrid", palette="muted", color_codes=True)
fig, ax = plt.subplots(figsize=(7,5))
y_pos = np.arange(Final_array.shape[0])
# Smoothing
Final_array_smooth = gaussian_filter1d(Final_array[:,0], sigma=2)
# Error formating
upper_err = gaussian_filter1d(Final_array[:,0] + (Final_array[:,1]/2), sigma=5)
lower_err = gaussian_filter1d(Final_array[:,0] - (Final_array[:,1]/2), sigma=5)
ax.plot(y_pos, Final_array[:,0], '--', linewidth=0.7, color='k', alpha=0.45)
ax.plot(y_pos, Final_array_smooth)
ax.fill_between(y_pos, upper_err, lower_err, color='crimson', alpha=0.2)
ax.set_ylim(np.min(Final_array[:,0])-(np.min((Final_array[:,0])*20)/100), np.max(Final_array[:,0])+(np.max((Final_array[:,0])*10)/100))
plt.show()
非常感谢!
我正在尝试以一种很好的方式显示我的数据,例如在 seaborn 文档中看到的那样:
我不太确定如何进行。我设法得到了点的值和它们各自的标准差,但它看起来很分散,而我只想显示一个趋势:
我正在研究 here, and there 尝试应用建议的解决方案,但我无法让它发挥作用。
这是我玩的:
Final_array = Mean Std
0 0.739269 0.157892
1 0.807382 0.160464
2 0.800024 0.137239
3 0.825854 0.132472
4 0.864854 0.070544
.. ... ...
95 0.797202 0.101961
96 0.747578 0.143394
97 0.751472 0.158651
98 0.587009 0.198987
99 0.728447 0.104601
sns.set(style="darkgrid", palette="muted", color_codes=True)
fig, ax = plt.subplots(figsize=(7,5))
y_pos = np.arange(Final_array.shape[0])
ax.errorbar(y_pos, Final_array[:,0], yerr=Final_array[:,1], elinewidth=0.5)
plt.show()
有人有想法吗?我是使用情节的初学者。能平滑吗?并获得像 seaborn 图像中那样漂亮的叠加层而不是错误栏?
这些问题可能很愚蠢。
亲切的问候,
您可以使用fillbetween
来平滑上下曲线。选择更高的 sigma
会更平滑。
下面是一些示例代码:
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from scipy.ndimage.filters import gaussian_filter1d
x = np.linspace(0, 100, 100)
y = 0.95 - ((50 - x) / 200) ** 2
err = (1 - y) / 2
y += np.random.normal(0, err / 10, y.size)
upper = gaussian_filter1d(y + err, sigma=3)
lower = gaussian_filter1d(y - err, sigma=3)
fig, ax = plt.subplots(ncols=2)
ax[0].errorbar(x, y, err, color='dodgerblue')
ax[1].plot(x, y, color='dodgerblue')
ax[1].fill_between(x, upper, lower, color='crimson', alpha=0.2)
plt.show()
感谢您的帮助!我设法生成了我想要的图表!
首先,样条曲线不起作用,因为我的数据未排序。因此,我使用了 gaussian_filter1d
),所以我决定将两个图一起绘制:
使用这个最终版本:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from scipy.ndimage.filters import gaussian_filter1d
Final_array = Mean Std
0 0.739269 0.157892
1 0.807382 0.160464
2 0.800024 0.137239
3 0.825854 0.132472
4 0.864854 0.070544
.. ... ...
95 0.797202 0.101961
96 0.747578 0.143394
97 0.751472 0.158651
98 0.587009 0.198987
99 0.728447 0.104601
sns.set(style="darkgrid", palette="muted", color_codes=True)
fig, ax = plt.subplots(figsize=(7,5))
y_pos = np.arange(Final_array.shape[0])
# Smoothing
Final_array_smooth = gaussian_filter1d(Final_array[:,0], sigma=2)
# Error formating
upper_err = gaussian_filter1d(Final_array[:,0] + (Final_array[:,1]/2), sigma=5)
lower_err = gaussian_filter1d(Final_array[:,0] - (Final_array[:,1]/2), sigma=5)
ax.plot(y_pos, Final_array[:,0], '--', linewidth=0.7, color='k', alpha=0.45)
ax.plot(y_pos, Final_array_smooth)
ax.fill_between(y_pos, upper_err, lower_err, color='crimson', alpha=0.2)
ax.set_ylim(np.min(Final_array[:,0])-(np.min((Final_array[:,0])*20)/100), np.max(Final_array[:,0])+(np.max((Final_array[:,0])*10)/100))
plt.show()
非常感谢!