はじめに
この記事では、matplotlibを使用したエラーバーグラフの作成方法と設定について詳しく解説します。データの不確かさや変動を視覚的に表現するためのエラーバーの実装方法、カスタマイズオプション、実践的な例を紹介します。
解説
モジュールのインポート
データの生成
エラーバーグラフの作成
plt.errorbar() 関数で yerr パラメータを設定することで、y方向にエラーバーを表示できます。同様に、x軸方向にエラーバーを表示したい場合は、xerr パラメータを使用します。
各要素でエラー値が異なるエラーバー
y_errはyと同じサイズの配列であるため、yの各データポイントに対してy_errの値がそれぞれ適用されます。この場合、各データポイントのエラーバーは上下対称になります。
各要素でエラー値が異なり、正負のエラー値も異なるエラーバー
y_err = np.array([6y.T,3y.T])としました。この設定では、yerr[0,:]が下側のエラーバー、yerr[1,:]が上側のエラーバーを表します。これにより、上下で長さの異なるエラーバーグラフを作成できます。
エラーバーのみを表示
fmt パラメータでデータのプロット方法を設定できます。デフォルトでは’-‘でマーカーなしのラインとなります。’none’を指定するとデータを非表示にして、エラーバーだけ表示できます。
エラーバーの色の設定
ecolorパラメータで、エラーバーの色の設定ができます。
エラーバーの太さの設定
elinewidthパラメータで、エラーバーの線幅を設定できます。
エラーバーのcapの調整
capsizeパラメータを使用して、エラーバーのキャップ（先端）の大きさを設定できます。
エラーバーのcapの厚みの設定
capthickパラメータを使用すると、エラーバーのキャップ(先端)の太さを調整できます。
エラーバーを最前面にする設定
barsabove=Trueにより、エラーバーがグラフの最前面に表示されます。
エラーバーの表示間隔の設定
errorevery=3で、データ3個ごとにエラーバーをプロットすることができます。
コードをダウンロード(.pyファイル) コードをダウンロード(.ipynbファイル)まとめ
matplotlibのエラーバー機能を使用することで、データの不確かさや信頼区間を視覚的に表現できます。基本的な実装から色やスタイルのカスタマイズ、複数データの同時表示まで様々なテクニックを習得することで、より情報量の多い説得力のあるデータビジュアライゼーションが可能になります。
参考
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