在 x 和 y 方向绘制带有误差线的散点数据并添加趋势线答案

【问题标题】：Plotting a scatter data with error bars in x and y direction and adding a trend line在 x 和 y 方向绘制带有误差线的散点数据并添加趋势线
【发布时间】：2020-09-16 08:32:23
【问题描述】：

我有一堆分散的数据，我想绘制并添加一条最佳拟合线 (y=ax+b) 并表示具有相关误差（可能是 R）的方程，并显示 95% 的置信水平曲线。此外，每个点 (x,y) 都有一个应该出现在图例中的名称，最好每个点应该有不同的形状。有人可以帮我解决这个问题吗？

x=np.array([100,65,20,85])
xerr=np.array([5,3,2,5])
y=np.array([1,0.75,1.25,2])
yerr=np.array([0.1,0.03,0.01,0])

【问题讨论】：

标签： python

【解决方案1】：

回答我的问题我知道这么多代码，但我想在同一张图中添加 95% 置信边界以及与趋势线方程相关的错误！

x=np.array([100,65,20,85])
xerr=np.array([5,3,2,5])
y=np.array([1,0.75,1.25,2])
yerr=np.array([0.1,0.03,0.01,0])


fig, ax = plt.subplots()


ax.errorbar(x, y,
            xerr=xerr,
            yerr=yerr,
            fmt='o')


ax.set_xlabel('X axis')
ax.set_ylabel('Y axis')
ax.set_title('Test Code')


z = np.polyfit(x.flatten(), y.flatten(), 1)
p = np.poly1d(z)
plt.plot(x,p(x),"r--")
plt.title("y=%.6fx+%.6f"%(z[0],z[1])) 

plt.show()

【讨论】：

【解决方案2】：

我不确定你到底想做什么。也许，像这样的东西？关于 95% 置信水平曲线，可以看这里How to plot confidence interval in Python?。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

if __name__ == '__main__':
    fig = plt.figure()
    x = np.array([100,65,20,85])
    y = np.array([1,0.75,1.25,2])
    Error_x = np.array([5,3,2,5])
    Error_y = np.array([0.1,0.03,0.01,0])

    labels = ['A', 'B', 'C', 'D']
    symbols = ['v', '^', '<', '>']

    for i in range(0, len(x)):
        plt.scatter(x[i], y[i], marker=symbols[i], s=70)
        plt.errorbar(x[i], y[i], xerr=Error_x[i], c='black')
        plt.errorbar(x[i], y[i], yerr=Error_y[i], c='black')

    z = np.polyfit(x.flatten(), y.flatten(), 1)
    p = np.poly1d(z)
    plt.plot(x,p(x),"r--")

    ci = 0.95 * np.std(y)/np.mean(y)
    ax.fill_between(sorted(x), p(x)-ci, p(x)+ci, color='b', alpha=.4)

    for l in range(0, len(labels)):
        plt.text(x[l], y[l] + 0.03, labels[l])

    plt.grid()
    plt.tight_layout()
    plt.savefig("test.png")
    plt.show()

【讨论】：

这是我几乎想要做的，但线的方程以及最佳拟合的误差也应该显示出来。