Ang Matplotlib ay isang malakas na library ng plotting na ginagamit sa Python programing language. Nagbibigay ito ng object-oriented na API para sa pag-embed ng mga plot sa mga application na gumagamit ng general-purpose GUI toolkits tulad ng Tkinter, wxPython, o Qt. Ang isa sa mga mahalagang tool na ibinigay ng Matplotlib ay ang kakayahang lumikha ng isang plot ng pagitan ng kumpiyansa.
Ang agwat ng kumpiyansa, bilang isang istatistikal na termino, ay tumutukoy sa antas ng katiyakan sa isang paraan ng sampling. Ang antas ng kumpiyansa ay nagsasabi sa iyo kung gaano ka katiyak, na ipinahayag bilang isang porsyento. Halimbawa, ang isang 99% na antas ng kumpiyansa ay nagmumungkahi na ang bawat isa sa iyong mga pagtatantya ng posibilidad ay malamang na maging tumpak sa 99% ng oras.
Paggawa ng Confidence Interval Plot Gamit ang Matplotlib
Ang paglikha ng isang plot ng agwat ng kumpiyansa sa Matplotlib ay nagsasangkot ng ilang mga hakbang. Suriin natin ang paliwanag ng kaukulang code ng Python para magawa ang mga hakbang na ito:
Una, kailangan nating mag-import ng mga kinakailangang aklatan:
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from scipy.stats import sem, t from scipy import mean
Ngayon, maaari nating kalkulahin ang agwat ng kumpiyansa kasunod ng mga hakbang na ito.
1. Tukuyin ang isang random na dataset kung saan kakalkulahin namin ang agwat ng kumpiyansa.
2. Kalkulahin ang mean at karaniwang error ng dataset.
3. Tukuyin ang margin ng error para sa pagitan ng kumpiyansa.
4. Panghuli, kalkulahin ang saklaw ng agwat ng kumpiyansa.
Narito ang code ng Python na naaayon sa mga hakbang na ito.
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
Ang variable na 'confidence' ay ang antas ng kumpiyansa na ipinahayag bilang isang porsyento, at ang 'data' ay naglalaman ng random na dataset. Ang ibig sabihin at karaniwang error ay kinukuwenta ng 'mean' at 'sem' function ng SciPy library ayon sa pagkakabanggit. Ang margin ng error na 'h' ay tinutukoy sa pamamagitan ng pagpaparami ng karaniwang error sa t-score, na kinukuha namin mula sa t-distribution gamit ang 'ppf' function. Panghuli, kinakalkula namin ang saklaw ng agwat ng kumpiyansa.
Pag-plot ng Confidence Interval sa Matplotlib
Sa huling seksyong ito ng code, ginagamit namin ang Matplotlib upang mailarawan ang agwat ng kumpiyansa.
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()
Gumagamit ito ng bar plot upang ipakita ang data at 'fill_between' na paraan upang kumatawan sa agwat ng kumpiyansa. Ang function na 'figure' ay nagpapasimula ng isang bagong figure at ang function na 'show' ay nagpapakita ng plot.
Paglikha ng isang plot ng pagitan ng kumpiyansa sa Matplotlib ay isang maginhawang paraan upang biswal na pag-aralan ang iyong data, lalo na ang data na may kasamang istatistikal na pagsusuri. Ang makapangyarihang tool na ito ay nag-aalok isang madali at intuitive na paraan upang ipakita ang kumplikadong data sa isang form na madaling bigyang-kahulugan, na ginagawa itong isang mahalagang toolkit para sa anumang analyst ng data ng python o siyentipiko. Sa pamamagitan ng pag-unawa kung paano manipulahin at gamitin ito, maaari nating gawing mas mahusay at tumpak ang proseso ng interpretasyon ng data.
