Matplotlib scatterplot error bars 两个数据集

Question

我有两个数据集，我想用误差条将它们并排散点图。下面是我的代码，用于绘制一个带有误差线的数据集。还有生成第二个数据集的代码。我希望每个值的每个数据的点和错误是相邻的。

我还想删除连接点的线。

import random
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import scipy.stats as ss

data = []
n = 100
m = 10

for i in xrange(m):
    d = []
    for j in xrange(n):
        d.append(random.random())
    data.append(d)

mean_data = []
std_data = []

for i in xrange(m):
    mean = np.mean(data[i])
    mean_data.append(mean)
    std = np.std(data[i])
    std_data.append(std)



df_data = [n] * m
plt.errorbar(range(m), mean_data, yerr=ss.t.ppf(0.95, df_data)*std_data)
plt.scatter(range(m), mean_data)
plt.show()


new_data = []


for i in xrange(m):
    d = []
    for j in xrange(n):
        d.append(random.random())
    new_data.append(d)


mean_new_data = []
std_new_data = []

for i in xrange(m):
    mean = np.mean(new_data[i])
    mean_new_data.append(mean)
    std = np.std(new_data[i])
    std_new_data.append(std)



df_new_data = [n] * m

Answer 1

要删除散点图中的线，请使用 plt.errorbar() 中的 fmt 参数。然后不再需要 plt.scatter() 调用。要绘制第二组数据，只需使用新数据再次调用 plt.errorbar()。

如果您不希望数据集重叠，您可以在 x 中向新数据集添加一些小的随机散点。您可以通过两种方式执行此操作，使用

添加单个散点浮点数

random.uniform(-x_scatter, x_scatter)

这会将所有点作为一个点移动:

或使用

为每个点生成一个随机散点浮点数

x_scatter = np.random.uniform(-.5, .5, m)

生成类似

的东西

要绘制两个数据集（使用第二种方法），您可以使用：

plt.errorbar(
    range(m), mean_data, yerr=ss.t.ppf(0.95, df_data)*std_data, fmt='o',
    label="Data")
# Add some some random scatter in x
x_scatter = np.random.uniform(-.5, .5, m)
plt.errorbar(
    np.arange(m) + x_scatter, mean_new_data,
    yerr=ss.t.ppf(0.95, df_new_data)*std_new_data, fmt='o', label="New data")
plt.legend()
plt.show()

Matplotlib scatterplot error bars 两个数据集

Matplotlib scatterplot error bars two data sets

python

scatter

matplotlib