首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何在Plotly中为折线图添加95%的置信区间?

在Plotly中为折线图添加95%的置信区间,可以通过以下步骤实现:

  1. 首先,确保已经安装了Plotly库,并导入所需的模块:
代码语言:txt
复制
import plotly.express as px
import plotly.graph_objects as go
import numpy as np
  1. 创建一个示例数据集,包含x轴和y轴的值:
代码语言:txt
复制
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)
  1. 计算置信区间的上下界。可以使用numpy库的percentile函数来计算百分位数,进而得到置信区间的上下界:
代码语言:txt
复制
lower_bound = np.percentile(y, 2.5)
upper_bound = np.percentile(y, 97.5)
  1. 创建折线图,并使用add_trace方法添加置信区间。可以使用Scatter类创建折线图,并使用add_trace方法将折线图和置信区间添加到同一个图表中:
代码语言:txt
复制
fig = go.Figure()
fig.add_trace(go.Scatter(x=x, y=y, mode='lines', name='折线图'))
fig.add_trace(go.Scatter(x=[x[0], x[-1]], y=[lower_bound, lower_bound], mode='lines', name='置信区间下界'))
fig.add_trace(go.Scatter(x=[x[0], x[-1]], y=[upper_bound, upper_bound], mode='lines', name='置信区间上界'))
  1. 可以根据需要设置图表的标题、坐标轴标签等其他属性:
代码语言:txt
复制
fig.update_layout(title='折线图 with 95% 置信区间', xaxis_title='X轴', yaxis_title='Y轴')
  1. 最后,使用show方法显示图表:
代码语言:txt
复制
fig.show()

这样,就可以在Plotly中为折线图添加95%的置信区间。请注意,以上代码仅为示例,实际应用中需要根据具体数据和需求进行相应的修改。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

何在keras添加自己优化器(adam等)

一般来说,完成tensorflow以及keras配置后即可在tensorflow目录下python目录中找到keras目录,以GPU例keras在tensorflow下根目录C:\ProgramData...\Anaconda3\envs\tensorflow-gpu\Lib\site-packages\tensorflow\python\keras 3、找到keras目录下optimizers.py文件并添加自己优化器...找到optimizers.pyadam等优化器类并在后面添加自己优化器类 以本文来说,我在第718行添加如下代码 @tf_export('keras.optimizers.adamsss') class...# 传入优化器名称: 默认参数将被采用 model.compile(loss=’mean_squared_error’, optimizer=’sgd’) 以上这篇如何在keras添加自己优化器...(adam等)就是小编分享给大家全部内容了,希望能给大家一个参考。

45K30
  • Python数据可视化最佳实践-从数据准备到进阶技巧

    以下是一些优化可视化效果技巧:调整样式:可以通过设置颜色、线型、标记等参数来调整图表样式,使其更加美观。添加标签和注释:在图表添加标题、轴标签和数据标签,可以帮助读者更好地理解图表所表达含义。...添加交互功能:使用交互式可视化工具Plotly或Bokeh,可以为图表添加交互功能,放大、缩小、悬停提示等,使用户能够更深入地探索数据。...下面是一个使用Plotly创建交互式折线图示例:import plotly.graph_objects as go# 创建Plotly图表对象fig = go.Figure()# 添加折线图轨迹fig.add_trace...添加交互功能:使用交互式可视化工具Plotly或Bokeh,可以为图表添加交互功能,放大、缩小、悬停提示等,使用户能够更深入地探索数据。...下面是一个使用Plotly创建交互式折线图示例:import plotly.graph_objects as go# 创建Plotly图表对象fig = go.Figure()# 添加折线图轨迹fig.add_trace

    60720

    如何创建交互式数据可视化:使用Plotly进行数据科学与分析

    添加交互功能Plotly 提供了丰富交互功能,可以让用户与图表进行互动。...更多交互功能除了鼠标悬停提示信息之外,Plotly 还支持许多其他交互功能,缩放、平移、选择和标记等。你可以根据需要添加这些功能来提升用户体验。...导出图表一旦你创建了交互式图表,你可能想要将它导出到文件以供分享或嵌入到网页Plotly 提供了多种导出图表方法,包括静态图片和交互式 HTML 文件。...总结在这篇文章,我们学习了如何使用 Plotly 实现交互式数据可视化步骤。...我们使用了一个简单示例数据集作为演示。创建交互式图表:我们使用 Plotly 创建了一个交互式折线图,并学习了如何调整布局和添加交互功能,例如鼠标悬停提示信息和范围选择器。

    15310

    画出你数据故事:PythonMatplotlib使用从基础到高级

    本文将从入门到精通,详细介绍Matplotlib使用方法,通过代码示例和中文注释,帮助您掌握如何在不同场景下灵活绘制高质量图表。1....您可以从一些开源字体库中选择,思源字体、文泉驿字体等。配置Matplotlib: 在绘图之前,需要在Matplotlib设置中文字体。...'] = ['SimHei']plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决负号显示方块问题折线图折线图是显示数据随时间或某种顺序变化理想选择。..., label='数据')plt.title('自定义样式示例')plt.xlabel('X轴')plt.ylabel('Y轴')plt.legend()plt.show()图片注解和标签您可以在图表添加注解和标签...此外,我们还展示了数据可视化实例,展示了如何将Matplotlib应用于实际数据分析。最后,我们介绍了Matplotlib扩展库Seaborn和Plotly,让您了解更多可选数据可视化工具。

    56120

    强化学习系列案例 | 多臂老虎机问题策略实现

    首先,设置本案例摇臂个数5,并规定每个摇臂真实奖励概率。...你有两种做法 探索:在自己没去过餐馆中选择一家进行就餐,这就是探索策略 利用:去自己去过三家中最好那家餐馆,这便是利用策略 下边我们通过具体算法了解强化学习如何在多臂老虎机解决这样问题...4.4 UCB 置信区间 (confidence interval) 可以度量估计不确定性,可以根据一组样本求出期望95%置信区间95%置信区间表示进行100次抽样,有95置信区间中会包含真实期望...,UCB以期望95%置信区间上限来进行摇臂选择,其计算公式如下: 置信区间 (confidence interval) 可以度量估计不确定性,可以根据一组样本求出期望95%置信区间95%置信区间表示进行...100次抽样,有95置信区间中会包含真实期望,UCB以期望95%置信区间上限来进行摇臂选择,其计算公式如下: def ucb(N):     # 初始化各摇臂期望奖励估计     expect_reward_estimate

    4.5K41

    Python数据可视化大全:Matplotlib、Seaborn、Bokeh和Plotly实战指南

    如何使用Python进行数据可视化:Matplotlib和Seaborn指南 数据可视化是数据科学和分析不可或缺一部分,而PythonMatplotlib和Seaborn库用户提供了强大工具来创建各种可视化图表...使用seaborn.histplot创建了直方图,并通过参数设置调整了一些样式,bins指定柱子数量,kde添加核密度估计。...使用Matplotlib和Seaborn,你可以通过其他库或工具来实现交互性,Plotly、Bokeh等。...使用Plotlyscatter函数创建了一个交互性散点图,通过hover_data参数添加了悬停信息。...实际应用示例: 通过一个舆情分析实际应用场景,演示了如何结合多个库创建一个综合、交互性可视化,读者提供了在实际工作应用所学知识示范。

    1.6K30

    【愚公系列】2023年02月 Python工具集合-Plotly图表可视化

    文章目录 前言 一、Plotly图表可视化 1.安装包 2.折线图 3.散点图 4.直方图 5.饼图 ---- 前言 Plotly是一个开源数据可视化库,可以帮助分析和可视化数据,从而更好地了解其中趋势和模式...绘图可以在Jupyter笔记本,独立HTML文件查看,也可以集成到Dash应用程序。...1.安装包 pip install plotly 2.折线图 折线图可以用来表示两个或多个变量之间关系,帮助用户快速理解数据趋势,从而做出相应决策。...np import plotly.graph_objs as go N = 100 # linspace是Matlab均分计算指令,用于产生x1,x2之间N点行线性矢量。...random_x = np.linspace(0,1,N) # 0-1正态分布曲线,np.random.randn()函数所产生随机样本基本上取值主要在-1.96~+1.96之间,概率百分95 random_y0

    56320

    seaborn从入门到精通03-绘图功能实现01-关系绘图

    x,y:容易理解就是你需要传入数据,一般dataframe列; hue:也是具体某一可以用做分类列,作用是分类; data:是你数据集,可要可不要,一般都是dataframe; style...-100之间),可为‘sd’,则采用标准差(默认95); n_boot(int):计算置信区间要使用迭代次数; alpha:透明度; x_jitter,y_jitter:设置点抖动程度。...col_wrap 有时候我们图有很多,默认情况下会在一行全部展示出来,那么我们可以通过col_wrap来指定具体多少列。...lineplot-显示置信区间 以长期模式传递整个数据集将对重复值(每年)进行聚合,以显示平均值和95%置信区间: ax = sns.lineplot(x="year", y="passengers",...data=flights) 置信区间是使用自举计算,对于较大数据集,这可能是时间密集型

    20410

    使用 plotly 绘制 Choropleth 地图

    其实所有绘图都是这样,只不过在 plotly 里体现得尤为明显,尤其是底层 API。 data 决定绘图所使用数据,比如绘制股票折线图股票历史数据,绘制疫情地图用疫情数据。...layout 决定图布局,比如一幅折线图宽高,一幅地图风格和中心点。plotly 里一幅图是一个 Figure 对象,这个对象就有 data 和 layout 两个参数。...需要注意此参数中值顺序需要和 locations 保持一致,一一对应,河南在 locations 索引是 9,那么河南的确诊人数在 z 索引也必须是 9。...和 go.Choroplethmapbox z 对应。 locations:通常 str 类型,data_frame 列名。和 go.Choroplethmapbox 同名参数对应。...一些没说到 为了阅读体验,本文没有解释更多参数,但我相信这已经能让你绘制一幅不错 choropleth 地图了。有时间我会继续写一写如何在 dash 融入这些地图,并实时更新。

    14.2K41

    8个plotly绘图技巧

    公众号:尤而小屋作者:Peter编辑:Peter大家好,我是Peter~本文介绍可视化神器plotly绘图8个常见技巧点:如何添加标题及控制标题颜色和大小如何自定义x轴和y轴名称饼图中如何同时百分比和数值如何控制柱状图宽度如何添加注释如何绘制多子图如何添加图例以及控制其大小...多种图表类型: Plotly 支持多种常见图表类型,适用于不同类型数据。你可以轻松创建折线图、散点图、柱状图、热力图、桑基图、3D 图等。...支持多平台: Plotly 可以在多种环境中使用,包括 Jupyter Notebook、Python 脚本、Web 应用程序以及一些 BI 工具。...云服务: Plotly 提供云端服务,允许你将图表和可视化部署到云上,以供在线共享和嵌入到网站或应用。...无论是用于数据探索、报告生成,还是创建交互式数据仪表板,Plotly 都是一个有力选择。plolty绘图如何添加标题,及控制标题颜色和大小?

    60200

    我常用5个Python可视化库

    比如说Seaborn可以一行代码设置图表配色风格,什么统计风、商务风、学术风,都给你搭配妥妥,还有像置信区间这种专业领域图表也集成到函数。...Altair基于Vega-Lite语法规则,将可视化描述从数据到图形标记(例如,圆圈、矩形或折线)和属性(例如,颜色、大小、形状或透明度)编码映射过程,使用Json格式规范图表外观,使用起来非常简单...plotly.js是非常出名交互式可视化工具,它有Python第三方接口,也就是plotly库。...plotly图表类型比较丰富,比如折线图、散点图、面积图、条形图、误差条、方框图、直方图、热图、子图、多轴图、极坐标图、气泡图、地图等等,这些都集成好固定函数用法,可以拿来即用。...plotly绘制图表相对比较美观,适合商用展示,且它图表可以基于web,能进行多元化交互操作。 其次plotly可定制化也非常强,类似于matplotlib,你可以对图表做任何细节修改。

    85850

    Pythonpyecharts入门

    渲染图表使用​​render()​​方法将图表渲染HTML文件。...在实际应用,我们可以根据具体数据和需求,调整图表样式和配置,以满足不同场景要求。...同时,pyecharts还支持其他类型图表,折线图、散点图等,可以根据实际情况选择合适图表类型进行数据可视化展示。...缺乏交互性:尽管pyecharts支持一些基本交互功能(鼠标悬停提示),但相对于其他一些数据可视化库(D3.js或Plotly),pyecharts交互性可能相对较弱。...PlotlyPlotly是一个交互式数据可视化库,支持创建动态、响应式图表。它提供了丰富图表类型和交互功能,并且可以生成交互式HTML图表。

    49330

    探索Plotly实现交互式数据可视化未来趋势

    在这篇文章,我们将探索 Plotly 这一强大 Python 可视化库,了解其如何实现交互式数据可视化,并探讨其在数据分析新前景。什么是 Plotly?...(x)​# 创建动态更新折线图fig = go.Figure()​# 添加初始折线fig.add_trace(go.Scatter(x=x, y=y, mode='lines', name='sin(...我们创建了一个实时更新动态折线图,其中数据每秒钟都会更新一次。...更紧密集成和云服务: 随着云计算和在线协作普及,未来 Plotly 可能会与各种云服务和数据平台进行更紧密集成,用户提供更便捷数据可视化解决方案。...随着数据科学领域不断发展,交互式数据可视化将成为未来数据分析主流趋势,而 Plotly 则将继续在其中发挥重要作用,用户提供创新功能和灵活解决方案。

    21620

    深度解析机器学习置信区间(附代码)

    置信区间是一种对估计不确定性量化方法,它们可以用来在总体参数(例如平均值mean,就是从总体一个独立观测样本上估计而来)上添加一个界限或者可能性。...在这篇教程,你会了解置信区间以及如何在实践中计算置信区间。...相反,对于总体参数,平均值,标准差等等,置信区间提供了一个界限。 在应用机器学习,我们可能想在展示一个预测模型能力时使用置信区间。...例如,置信区间可以用来呈现分类模型性能,可以这样描述:给定样本,范围x到y覆盖真实模型精度可能性95%。或者,在95%置信水平下,模型精度是x+/-y。...然后可以将平均值或中位数性能视作该模型在未知数据上性能估计。 可以通过从特定百分位数性能分数样本中选择观察值,将置信区间添加到此估计值

    4.3K30

    预测随机机器学习算法实验重复次数

    我们将使用60平均分,标准偏差是10。 以下代码生成1000个随机结果样本,并将其保存到名为results.csvCSV文件。...置信区间可以定义: sample mean +/- (standard error * 1.96) 我们可以计算该置信区间,并将其添加到每个重复序列样本平均值作为误差线。...作为总体均值代理,你可以在1000次重复或更多情况下添加最后一个样本均值。 误差条模糊了平均分数线。我们可以看到平均值高估了总体均值,但95%置信区间掌握了总体均值。...请注意,95%置信区间意味着,在100个样本95%时间间隔将会捕获总体均值,而5个样本均值和置信区间则不会。...我们可以看到,随着标准误差减小,95%置信区间确实会随着重复增加而增加,但可能会有超过500次重复收益递减。 ?

    1.9K40

    plotly-express-21-theme-and-FigureWidget

    plotly-express-21-theme and Figurewidget 本文中介绍了Plotly多种图形主题效果,自己一般用都是默认主题;FigureWidget是一个比较好功能,...如果是Figure的话,是先把数据处理号,再添加进入后一次性生成全部图形,FigureWidget是逐个加入。...不同主题 主题 主要主题包含下面几种: import plotly.io as pio pio.templates Templates configuration ---------------...FigureWidget 原理 FigureWidget是最近发现Plotly功能,其功能可以概括:conf生成空白图开始,添加给定数据,再生成需要图形 生成一个空白图 添加数据,生成指定图形...添加折线图 ? 添加柱状图 ? 添加标题 ? 更新数据 ? ? ?

    78210

    50行Python代码绘制数据大屏,这个可视化框架真的太神了

    今天小编来大家安利另外一个用于绘制可视化图表Python框架,名叫Dash,建立在Flask、Plotly.js以及React.js基础之上,在创建之出目的是为了帮助前端知识匮乏数据分析人员,...Dash框架两个基本概念 我们先来了解一下Dash框架两个基本概念 Layout Callbacks Layout顾名思义就是用来设计可视化大屏外观和布局,添加一些例如下拉框、单选框、复选框、...px 读取数据并且绘制折线图 那么我们读取数据并且用plotly来绘制折线图,代码如下 app = dash.Dash() #实例化Dash df = px.data.stocks() #读取股票数据...,如下所示 从代码逻辑上来看,我们通过Dash框架Div方法来进行页面的布局,其中有参数id来指定网页元素,以及style参数来进行样式设计,最后我们将会指出来图表放在dcc.Graph...label对应是下拉框各个标签,而value对应是DataFrame当中列名 df.head() output 添加回调函数 最后我们将下拉框和绘制折线图函数给连接起来,我们点击下拉框选中不同选项时候

    2K10

    看看程序员大佬都推荐几大Python库…

    大家好,又见面了,我是你们朋友全栈君。 数据可视化是数据分析中极为重要部分,而数据可视化图表(条形图,散点图,折线图,地理图等)也是非常关键一环。...Plotly提供了40多种独特图表类型,例如散点图,直方图,折线图,条形图,饼图,误差线,箱形图,多轴,迷你图,树状图,3-D图表等。Plotly还提供了等高线图,其中在其他数据可视化库并不常见。...Seaborn还具有各种工具来选择可以显示数据图案调色板。 GGplot Ggplot是一个Python数据可视化库,它基于编程语言R创建ggplot2实现为基础。...可在单个可视化添加不同类型数据可视化组件或层。Ggplot也与熊猫紧密相连,因此最好将数据保留在DataFrames。 Altair Altair是Python统计数据可视化库。...Pygal Pygal与Plotly或Bokeh相似,它创建数据可视化图表可以嵌入到网页,并可以使用Web浏览器访问,但主要区别在于它以SVG形式输出图表或可缩放矢量图形。

    2.8K10
    领券