Matplotlib je moćna biblioteka za crtanje koja se koristi u programskom jeziku Python. Omogućuje objektno orijentirani API za ugrađivanje crteža u aplikacije koje koriste GUI alate opće namjene kao što su Tkinter, wxPython ili Qt. Jedan od važnih alata koje nudi Matplotlib je mogućnost stvaranja dijagrama intervala pouzdanosti.
Interval pouzdanosti, kao statistički pojam, odnosi se na stupanj sigurnosti u metodi uzorkovanja. Razina pouzdanosti vam govori koliko možete biti sigurni, izražena kao postotak. Na primjer, razina pouzdanosti od 99% sugerira da će svaka od vaših procjena vjerojatnosti biti točna u 99% slučajeva.
Stvaranje dijagrama intervala pouzdanosti pomoću Matplotliba
Stvaranje dijagrama intervala pouzdanosti u Matplotlibu uključuje nekoliko koraka. Udubimo se u objašnjenje odgovarajućeg Python koda kako bismo izvršili ove korake:
Prvo, moramo uvesti potrebne biblioteke:
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from scipy.stats import sem, t from scipy import mean
Sada možemo izračunati interval pouzdanosti slijedeći ove korake.
1. Odredite slučajni skup podataka za koji ćemo izračunati interval pouzdanosti.
2. Izračunajte srednju vrijednost i standardnu pogrešku skupa podataka.
3. Odredite granicu pogreške za interval pouzdanosti.
4. Na kraju, izračunajte raspon intervala pouzdanosti.
Evo Python koda koji odgovara ovim koracima.
confidence = 0.95 data = np.random.rand(100) n = len(data) m = mean(data) std_err = sem(data) h = std_err * t.ppf((1 + confidence) / 2, n - 1) start = m - h end = m + h
Varijabla 'confidence' je razina pouzdanosti izražena kao postotak, a 'data' sadrži nasumični skup podataka. Srednja vrijednost i standardna pogreška izračunavaju se pomoću funkcije 'mean' i 'sem' biblioteke SciPy. Granica pogreške 'h' određena je množenjem standardne pogreške s t-rezultatom, koji dobivamo iz t-distribucije pomoću funkcije 'ppf'. Na kraju, izračunavamo raspon intervala pouzdanosti.
Iscrtavanje intervala pouzdanosti u Matplotlibu
U ovom posljednjem dijelu koda koristimo Matplotlib za vizualizaciju intervala pouzdanosti.
plt.figure(figsize=(9,6))
plt.bar(np.arange(len(data)), data)
plt.fill_between(np.arange(len(data)), start, end, color='b', alpha=0.1)
plt.title('Confidence Interval')
plt.show()
Koristi se trakastim dijagramom za prikaz podataka i metodom 'fill_between' za predstavljanje intervala pouzdanosti. Funkcija 'figure' inicijalizira novu figuru, a funkcija 'show' prikazuje crtež.
Izrada dijagrama intervala pouzdanosti u Matplotlibu je prikladan način za vizualnu analizu vaših podataka, posebno podataka koji uključuju statističku analizu. Ovaj moćni alat nudi jednostavan i intuitivan način za predstavljanje složenih podataka u obliku koji se lako može interpretirati, što ga čini osnovnim alatom za svakog analitičara ili znanstvenika python podataka. Razumijevanjem kako manipulirati i koristiti ovo, možemo učiniti proces interpretacije podataka učinkovitijim i točnijim.
