matplotlib用面积填充实现lmplot

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了matplotlib用面积填充实现lmplot。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

示例

在绘图时经常遇到类似区域填充的问题,比如对于 y = sin ⁡ x y=\sin x y=sinx函数,想填充其与X轴所围成的区间,那么就可以使用fill_between函数。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.arange(0, 2, 0.01)
y = np.sin(2 * np.pi * x)

plt.plot(x, y, color='black')
plt.fill_between(x, y)
plt.grid()
plt.show()

效果如下

matplotlib用面积填充实现lmplot,# Python可视化,matplotlib,lmplot,plot,趋势线,回归图

参数

fill_between参数如下,其中x, y1, y2都是数组,表示希望覆盖的范围,具体逻辑是,对于某点 x i x_i xi,将对应的 [ y 1 i , y 2 i ] [y_{1i}, y_{2i}] [y1i,y2i]范围内涂上颜色。在上面的示例中,只设置了xy1,而y2默认为0,所以绘制的就是y1到0范围内的值。

fill_between(x, y1, y2=0, where=None, interpolate=False, step=None, *,**kwargs)

其他参数含义如下

  • where 可以指定参与绘图的范围,一般是一个布尔型数组
  • interpolate 为True时采用插值
  • step 可选’pre’, ‘post’, ‘mid’,表示步进方案
plt.plot(x, y, color='black')
plt.fill_between(x, y, where=y > 0, facecolor='green', alpha=.5)
plt.fill_between(x, y, where=y < 0, facecolor='red', alpha=.5)
plt.show()

结果如图

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回归图

有了这种填充工具,就可以做出类似seaborn中的lmplot,这种图形在数据拟合时十分有用,可以在除了拟合线之外,再将数据的分布范围标出。

首先创造一组带有误差的 y = 2 x + 1 y=2x+1 y=2x+1数据,并通过最小二乘法得到其拟合参数。

x = np.arange(0, 2, 0.02)
err = np.random.rand(100)/2
y = 2*x + 1 + err

# 构造并调用最小二乘法
A = np.array([x, np.ones_like(x)]).T
kb, res, _, _ = np.linalg.lstsq(A, y)

下面就对拟合结果进行绘制,首先根据拟合出来的 k , b k, b k,b,来得到趋势线 Y = k x + b Y=kx+b Y=kx+b,然后调用绘图函数,对原始数据、趋势线、分布区间进行绘制

Y = kb[0]*x + kb[1]
dx = (x-x.mean())**2
E = x.std() * np.sqrt(1/len(x) + dx / np.sum(dx))
plt.scatter(x, y, marker='.')   # 原始数据
plt.plot(x, Y)                  # 趋势线
plt.fill_between(x, Y - E, Y + E, alpha=0.5)
plt.show()

效果如下

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