matplotlib.plot 置信区间误差棒图

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x_ticks = ("Thing 1", "Thing 2", "Other thing", "Yet another thing")

x_1 = np.arange(1, 5)
x_2 = x_1 + 0.1

y_1 = np.random.choice(np.arange(1, 7, 0.1), 4)
y_2 = np.random.choice(np.arange(1, 7, 0.1), 4)
#numpy.random.choice(a, size=None, replace=True, p=None)

err_1 = np.random.choice(np.arange(0.5, 3, 0.1), 4)
err_2 = np.random.choice(np.arange(0.5, 3, 0.1), 4)


# 绘制置信区间图
plt.errorbar(x=x_1, y=y_1, yerr=err_1, color="black", capsize=3,
             linestyle="None",
             marker="s", markersize=7, mfc="black", mec="black")

plt.errorbar(x=x_2, y=y_2, yerr=err_2, color="gray", capsize=3,
             linestyle="None",
             marker="s", markersize=7, mfc="gray", mec="gray")

plt.xticks(x_1, x_ticks, rotation=90)

plt.tight_layout()
plt.show()

输出图像如下所示：

plt.errorbar()

plt.errorbar(x, 
    y, 
    yerr=None, 
    xerr=None, 
    fmt='', 
    ecolor=None, 
    elinewidth=None, 
    capsize=None, 
    capthick=None
)

主要参数：

x,y: 数据点的位置坐标（置信区间：y是对应于当前x的均值）
xerr,yerr: 数据的误差范围（yerr为[[置信区间下限],[置信区间上限]]）
fmt: 数据点的标记样式以及相互之间连接线样式
ecolor: 误差棒的线条颜色
eline 误差棒的线条粗细
capsize: 误差棒边界横杠的大小
capthick: 误差棒边界横杠的厚度
ms: 数据点的大小
mfc: 数据点的颜色

numpy.random.choice(a, size=None, replace=True, p=None)

从a(只要是ndarray都可以，但必须是一维的)中随机抽取数字，并组成指定大小(size)的数组
replace:True表示可以取相同数字，False表示不可以取相同数字
数组p：与数组a相对应，表示取数组a中每个元素的概率，默认为选取每个元素的概率相同。

np.arange()

参数个数情况： np.arange()函数分为一个参数，两个参数，三个参数三种情况

1）一个参数时，参数值为终点，起点取默认值0，步长取默认值1。

2）两个参数时，第一个参数为起点，第二个参数为终点，步长取默认值1。

3）三个参数时，第一个参数为起点，第二个参数为终点，第三个参数为步长。其中步长支持小数。

置信区间计算：（excel）

TINV 函数

返回学生 t 分布的双尾反函数。

新函数的详细信息，请参阅 T.INV.2T 函数或 T.INV 函数。

语法

TINV(probability,deg_freedom)

TINV 函数语法具有下列参数：

Probability 必需。与双尾学生 t 分布相关的概率。
Deg_freedom 必需。代表分布的自由度数。

说明

如果任一参数是非数值的，则 TINV 返回错误值 #VALUE!。
如果 probability <= 0 或 probability > 1，则 TINV 返回错误值 #NUM!。
如果 deg_freedom 不是整数，则将被截尾取整。
如果 deg_freedom < 1，则 TINV 返回错误值 #NUM!。
TINV 返回 t 值，P(|X| > t) = probability，其中 X 为服从 t 分布的随机变量，且 P(|X| > t) = P(X < -t or X > t)。
通过将 probability 替换为 2*probability，可以返回单尾 t 值。对于概率为 0.05 以及自由度为 10 的情况，使用 TINV(0.05,10)（返回 2.28139）计算双尾值。对于相同概率和自由度的情况，可以使用 TINV(2*0.05,10)（返回 1.812462）计算单尾值。

注意: 在某些表格中，概率被描述为 (1-p)。

如果已给定概率值，则 TINV 使用 TDIST(x, deg_freedom, 2) = probability 求解数值 x。因此，TINV 的精度取决于 TDIST 的精度。 TINV 使用迭代搜索技术。如果搜索在 100 次迭代之后没有收敛，则函数返回错误值 #N/A。

示例

复制下表中的示例数据，然后将其粘贴进新的 Excel 工作表的 A1 单元格中。要使公式显示结果，请选中它们，按 F2，然后按 Enter。如果需要，可调整列宽以查看所有数据。

数据	说明
0.05464	对应于双尾学生 t 分布的概率
60	自由度
公式	说明	结果
=TINV(A2,A3)	基于 A2 和 A3 中的参数算出的学生 t 分布的 t 值。	1.96

SQRT 函数

Microsoft Excel 中 SQRT 函数的公式语法和用法。

说明

返回正的平方根。

语法

SQRT(number)

SQRT 函数语法具有下列参数：

Number 必需。要计算其平方根的数字。

备注

如果 number 为负数, 则 SQRT 返回 #NUM! 错误值。

示例

数据
-16
公式	说明	结果
=SQRT(16)	16 的平方根。	4
=SQRT(A2)	-16 的平方根。由于该数字为负值, 因此 #NUM! 返回错误消息。	#NUM!
=SQRT(ABS(A2))	避免 #NUM! 错误消息: 首先使用 ABS 函数查找-16 的绝对值, 然后找到平方根。	4

其他画图方式：

matlab excel origin

python: seaborn

matplotlib.plot 置信区间 误差棒图