在 matplotlib 中的预测和 ground_truth 点之间绘制一条线答案

【问题标题】：Plot a line between prediction and ground_truth point in matplotlib在 matplotlib 中的预测和 ground_truth 点之间绘制一条线
【发布时间】：2016-11-22 12:45:27
【问题描述】：

我有两个数据框，ground_truth 和 prediction（都是熊猫系列）。最后，我想绘制所有 预测点 和所有 ground_truth 点，就像我已经做过的那样。我想做的是在每个预测和ground_truth 点之间画一条线。所以这条线是预测点 x1,y1 和 ground_truth 点 x2,y2 之间的连接。为了更好地理解，我附上了一张图片。黑线（通过油漆创建）是我想要做的。

这是我已经拥有的：

fig, ax = plt.subplots()

ax.plot(pred,'ro', label='Prediction', color = 'g')
ax.plot(GT,'^', label='Ground Truth', color = 'r' )

plt.xlabel('a')
plt.ylabel('b')
plt.title('test')

plt.xticks(np.arange(-1, 100, 5))
plt.style.use('ggplot')
plt.legend()                
plt.show()

【问题讨论】：

标签： python matplotlib prediction

【解决方案1】：

我想最简单和最容易理解的解决方案是在循环中绘制 pred 和 GT 之间的相应线。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
plt.rcParams['legend.numpoints'] = 1

#generate some random data
pred = np.random.rand(10)*70
GT =  pred+(np.random.randint(8,40,size= len(pred))*2.*(np.random.randint(2,size=len(pred))-.5 ))

fig, ax = plt.subplots(figsize=(6,4))

# plot a black line between the 
# ith prediction and the ith ground truth 
for i in range(len(pred)):
    ax.plot([i,i],[pred[i], GT[i]], c="k", linewidth=0.5)
ax.plot(pred,'o', label='Prediction', color = 'g')
ax.plot(GT,'^', label='Ground Truth', color = 'r' )

ax.set_xlim((-1,10))
plt.xlabel('a')
plt.ylabel('b')
plt.title('test')

plt.legend()             
plt.show()

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以将每条线绘制为单独的图。您可以创建一个循环并为连接两点的每条线调用plot。但是，您也可以给 plot(x, y, ...) 两个二维数组作为参数。 x 中的每一列将对应于y 中的同一列，并在图中用一条线表示。所以你需要生成这两个。它可能看起来像这样：

L = len(pred)
t = np.c_[range(L), range(L)].T
ax.plot(t, np.c_[pred, GT].T, '-k')

【讨论】：

我喜欢这个解决方案！非常紧凑！（我猜对于没有经验的人来说很难理解）。
谢谢 :) 是的，它不那么可读。但是c_是一个numpy函数，它从参数生成一个列数组，T是转置函数。

【解决方案3】：

您可以使用 matplotlib 误差条 (http://matplotlib.org/1.2.1/examples/pylab_examples/errorbar_demo.html) 来实现这一点，其想法是在您正在绘制的两条线的平均值周围绘制误差条：

这是一个展示我想法的最小示例：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# example data
x = np.arange(0.1,10, 0.5)
y1 = pd.Series(np.exp(-x), index = x)
y2 = pd.Series(np.exp(-x)+ np.sin(x), index = x)
avg_line = (y1 + y2)*0.5

err = (avg_line - y1).abs()

fig, ax = plt.subplots(1)
y1.plot(marker = 'o', label='Prediction', color = 'g', linestyle  = '', ax = ax)
y2.plot(marker = '^', label='Ground Truth', color = 'r', linestyle  = '', ax = ax)
ax.errorbar(x, avg_line.values, yerr=err.values, fmt= 'none', ecolor = 'k', barsabove = False, capthick=0)
plt.style.use('ggplot')
ax.legend()

希望这能解决您的问题。

【讨论】：