用Python的matplotlib绘制残差分析散点误差棒图

用matplotlib画带有误差棒的三维数据散点图(第三维连续变量属性用节点颜色和大小表示)——python 我想绘制一个带有误差棒的散点图,同时数据的第三个属性能用散点大小和颜色表示,我查了很多资料发现如果单独用errorbar来绘制图,其点的大小和颜色很难根据数据而改变,尤其是很难达到一个渐变的效果,因此我想到了把散点图和误差棒图结合为一张图 最后我得到的图如下: 先分别介绍一下两个函数的参数 1. scatter函数(散点图) x,y,z分别代表数据的三个属性,其中x,y分别表示为横纵坐标,z用散点的颜色和大小表示。 matplotlib中散点图函数scatter介绍 注:该图转来自Pyth. 阅读详情


前言

残差误差棒图是残差分析中必不可少的图,下面我将介绍一下我画的残差散点图
话不多说先上图:

一、数据读取

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

data = pd.read_excel('残差分析数据.xlsx', engine='openpyxl')
print(data)
A = data['A']
r_inter = data['r_inter']
r_intra = data['r_intra']

二、数据分段

根据横坐标A将残差数据分段,计算不同段的均值和标准差

1.数据分段

r_intra2 = []
r_intra3 = []
r_intra4 = []
r_intra5 = []
r_intra6 = []
r_intra7 = []
r_intra8 = []
for i in range(len(r_intra)):
    if 0<=A[i]<50:
        r_intra1.append(r_intra[i])
    elif 50<=A[i]<100
科学数据绘图工具选型:Grapher替代与开源科研绘图实践 数据可视化并不只是把数字画成折线,它涉及坐标系、误差模型与拟合算法等基础概念。科学绘图的核心在于用合适的坐标类型和统计方法准确呈现测量数据,例如通过曲线拟合提炼趋势、用误差棒表达不确定性,并保证图例、字号与矢量导出满足出版规范。对科研人员和工程师而言,掌握这些原理能显著提升论文配图、实验报告和工程交付的可读性与可信度。面对 Grapher 等专业工具的学习与授权成本,基于 Python Matplotlib、SciDAVis、Veusz 等开源替代方案构建可复现工作流,正成为高频搜索的落地路径。围绕工具选型 阅读详情

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pythoner97
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