Python可视化图像之误差展示

最新推荐文章于 2024-07-05 10:49:43 发布

数据科学智慧

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本文介绍了如何使用Python进行误差可视化，包括准备环境、创建示例数据、计算误差（如平均绝对误差MAE）以及绘制误差图表。通过可视化，可以更好地评估模型在数据分析和机器学习任务中的性能。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

Python可视化图像之误差展示

在数据分析和机器学习领域，我们经常需要评估模型的性能和准确度。其中一个重要的指标是误差，它表示模型预测值与真实值之间的差异。为了更好地理解和展示误差，我们可以利用Python中的可视化工具进行图像化展示。本文将介绍如何使用Python进行误差可视化，并提供相应的源代码示例。

准备工作

在开始之前，我们需要安装一些Python库。确保你已经安装了以下库：

Matplotlib：用于创建图像和绘制误差图表
NumPy：用于数值计算和数组操作

你可以使用pip命令来安装这些库：

pip install matplotlib numpy

在安装完所需库之后，我们可以开始编写代码。

创建示例数据

首先，让我们创建一些示例数据来模拟模型的预测值和真实值。假设我们有一个回归模型，预测房屋价格。我们生成一组随机的预测值和真实值作为示例数据。

import numpy as np

# 生成示例数据
np.random

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Python数据可视化 - 可视化误差

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06-12

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在这里，我们将误差通过yerr参数传递给errorbar()函数，并使用fmt、markersize和capsize参数调整误差条的样式和大小。最终的结果是具有误差条的散点图。在数据可视化中，对于误差的可视化通常是十分有用的。我们可以使用Python中的matplotlib库来可视化误差，并更好地理解我们的数据。除了描绘误差之外，我们还可以使用带有误差棒的bar()函数来绘制另一种类型的误差可视化。我们使用numpy生成x和y坐标轴的值，同时也生成一个与y相同长度的包含随机误差的数组y_err。

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import sys sys.version #deviation ## 偏差图是单个特征中的所有值跟特定值之间的关系图， #反应的是所有值偏离特定值得距离 #典型的偏差图：面积图，发散性条形图 #1.发散条形图 #如果你也想根据单个指标查看项目的变化情况，并且可视化此差异的顺序和数量，它有助于快速的区分 #数据中的组的性能，非常直观 import pandas as pd im...

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在数据和结果的可视化中，有效地展示这些误差能使你的图表涵盖和提供更加完整的信息。

【python】绘制曲线的误差

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一图胜千言，使用Python的matplotlib库，可以快速创建高质量的图形。这是Python数据可视化的系列短篇，针对初级和中级用户，将理论和示例代码相结合，使用matplotlib, seaborn, plotly等工具创建不同主题的图表。该系列教程既可以让初学者快速掌握可视化，也可以作为中级使用者的案头参考，干货满满，赶紧收藏吧。本文主题是如何在图表中显示误差。本文来自《数据黑客》，登录官...

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该函数常用参数的含义如下:·x，y : 表示数据点的位置。·xerr，yerr :表示数据的误差范围。·fmt : 表示数据点的标记样式和数据点之间连接线的样式。如果fmt字符串提供了标记点位置，却没有提供线型设置，将不会画线。·ecolor : 表示误差棒的线条颜色。·elinewidth : 表示误差棒的线条宽度。·capsize : 表示误差棒边界横杆的大小。·capthick :表示误差棒边界横杆的厚度。

python误差棒图errorbar()函数实例解析

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主要介绍了python误差棒图errorbar()函数实例解析,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下

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绘制带误差的水平条形图是一种有效的方式，用于展示数据的中心趋势并考虑到测量或采样误差。在Python中，你可以使用matplotlib库来创建这样的水平条形图。在这个回答中，我将详细解释如何使用matplotlib来绘制带误差的水平条形图，包括数据准备、条形位置的计算、误差的添加、图表的绘制以及一些定制化选项。

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要可视化重投影误差，可以按照以下步骤进行操作： 1. 读取标定板图像和相机参数 ``` python import cv2 import numpy as np # 读取标定板图像 img = cv2.imread('calibration.jpg') gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 读取相机参数 ret = np.load('ret.npy') mtx = np.load('mtx.npy') dist = np.load('dist.npy') rvecs = np.load('rvecs.npy') tvecs = np.load('tvecs.npy') ``` 2. 定义标定板的世界坐标和图像坐标 ``` python # 定义标定板的世界坐标和图像坐标 objp = np.zeros((6*9, 3), np.float32) objp[:,:2] = np.mgrid[0:9,0:6].T.reshape(-1,2) # 存储图像中的标定板角点 imgpoints = [] # 存储标定板的世界坐标系中的三维点 objpoints = [objp] # 寻找标定板角点 ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, (9,6), None) if ret == True: imgpoints.append(corners) # 计算旋转和平移向量 retval, rvecs, tvecs = cv2.solvePnP(objpoints, imgpoints, mtx, dist) ``` 3. 计算重投影误差 ``` python # 计算重投影误差 mean_error = 0 for i in range(len(objpoints)): imgpoints2, _ = cv2.projectPoints(objpoints[i], rvecs[i], tvecs[i], mtx, dist) error = cv2.norm(imgpoints[i],imgpoints2, cv2.NORM_L2)/len(imgpoints2) mean_error += error print("total error: ", mean_error/len(objpoints)) ``` 4. 可视化重投影误差 ``` python # 可视化重投影误差 h, w = img.shape[:2] newcameramtx, roi = cv2.getOptimalNewCameraMatrix(mtx, dist, (w,h), 1, (w,h)) # 根据新的相机矩阵将图像去畸变 dst = cv2.undistort(img, mtx, dist, None, newcameramtx) # 计算重投影点 imgpoints2, _ = cv2.projectPoints(objpoints[0], rvecs[0], tvecs[0], mtx, dist) # 绘制标定板角点和重投影点 for i in range(len(imgpoints[0])): img = cv2.circle(img, tuple(imgpoints[0][i]), 5, (0,0,255), -1) img = cv2.circle(img, tuple(imgpoints2[i][0]), 5, (0,255,0), -1) # 显示结果 cv2.imshow('img', img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 运行以上代码，就可以得到可视化的重投影误差结果。注意，这里只绘制了第一个标定板的角点和重投影点，如果需要可视化多个标定板的重投影误差，需要进行相应的修改。