Matplotlib është një bibliotekë e fuqishme komplotuese e përdorur në gjuhën e programimit Python. Ai siguron një API të orientuar nga objekti për futjen e skicave në aplikacione që përdorin mjete GUI për qëllime të përgjithshme si Tkinter, wxPython ose Qt. Një nga mjetet e rëndësishme të ofruara nga Matplotlib është aftësia për të krijuar një komplot të intervalit të besimit.
Intervali i besimit, si term statistikor, i referohet shkallës së sigurisë në një metodë kampionimi. Një nivel besimi ju tregon se sa i sigurt mund të jeni, i shprehur si përqindje. Për shembull, një nivel besimi 99% sugjeron që secili nga vlerësimet tuaja të probabilitetit ka të ngjarë të jetë i saktë në 99% të rasteve.
Krijimi i një komploti të intervalit të besimit duke përdorur Matplotlib
Krijimi i një komploti të intervalit të besimit në Matplotlib përfshin disa hapa. Le të thellohemi në shpjegimin e kodit përkatës Python për të kryer këto hapa:
Së pari, ne duhet të importojmë bibliotekat e nevojshme:
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from scipy.stats import sem, t from scipy import mean
Tani, ne mund të llogarisim intervalin e besimit duke ndjekur këto hapa.
1. Përcaktoni një grup të dhënash të rastësishme për të cilën do të llogarisim intervalin e besueshmërisë.
2. Llogaritni mesataren dhe gabimin standard të grupit të të dhënave.
3. Përcaktoni kufirin e gabimit për intervalin e besimit.
4. Së fundi, llogaritni diapazonin e intervalit të besimit.
Këtu është kodi Python që korrespondon me këto hapa.
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
Variabli 'besim' është niveli i besimit i shprehur në përqindje dhe 'të dhënat' përmbajnë të dhënat e rastësishme. Mesatarja dhe gabimi standard llogariten nga funksioni 'mesatar' dhe 'sem' i bibliotekës SciPy përkatësisht. Marzhi i gabimit 'h' përcaktohet duke shumëzuar gabimin standard me rezultatin t, të cilin e marrim nga shpërndarja t duke përdorur funksionin 'ppf'. Së fundi, ne llogarisim diapazonin e intervalit të besimit.
Komplotimi i intervalit të besimit në Matplotlib
Në këtë seksion të fundit të kodit, ne po përdorim Matplotlib për të vizualizuar intervalin e besimit.
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()
Ai përdor një grafik shiriti për të shfaqur të dhënat dhe metodën 'fill_mes' për të përfaqësuar intervalin e besueshmërisë. Funksioni 'figura' inicializon një figurë të re dhe funksioni 'show' paraqet grafikun.
Krijimi i një grafiku të intervalit të besimit në Matplotlib është një mënyrë e përshtatshme për të analizuar vizualisht të dhënat tuaja, veçanërisht të dhënat që përfshijnë analiza statistikore. Ky mjet i fuqishëm ofron një mënyrë e thjeshtë dhe intuitive për të paraqitur të dhëna komplekse në një formë që mund të interpretohet lehtësisht, duke e bërë atë një mjet thelbësor për çdo analist apo shkencëtar të të dhënave python. Duke kuptuar se si ta manipulojmë dhe përdorim këtë, ne mund ta bëjmë procesin e interpretimit të të dhënave më efikas dhe më të saktë.
