Python绘制带误差线的图形 Python plots with error bands

If you want to plot a function curve with multiple parameters with errors, one way to visualize the error is to use a band plot.

如果您想绘制带有误差的多参数函数曲线，一种可视化误差的方式是使用带状图。

A band plot is similar to a line plot, but instead of a single line, it shows a shaded band around the line to represent the uncertainty in the function due to the uncertainties in the parameters. The band is usually defined by plotting the function at a range of parameter values that span the range of their uncertainties.

带状图类似于线图，但不同的是，它不是显示单条线，而是在线周围显示着色带，以表示由于参数的不确定性而导致的函数不确定性。该带通常由在参数值范围内绘制函数而定义，这些参数值跨越其不确定性范围。

Here is an example using matplotlib:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt# Define the function with multiple parameters
def func(x, a, b, c):return a*np.sin(b*x) + c# Define the parameter values and uncertainties
a = 2.0
b = 1.0
c = 0.5
a_err = 0.1
b_err = 0.2
c_err = 0.2# Define the range of x values
x = np.linspace(0, 10, 100)# Calculate the function values at the nominal parameter values and at +/- 1 sigma for each parameter
y_nominal = func(x, a, b, c)
# Calculate the function values at the nominal parameter values and at +/- 1 sigma for each parameter
y_nominal = func(x, a, b, c)
# y_upper = func(x, a+a_err, b+b_err, c+c_err)
y_upper = func(x, a, b, c+c_err)
# y_lower = func(x, a-a_err, b-b_err, c-c_err)
y_lower = func(x, a, b, c-c_err)# Plot the function curve with a shaded band representing the error
plt.plot(x, y_nominal, label='Nominal')
plt.fill_between(x, y_upper, y_lower, alpha=0.5, label='Error')
plt.legend()
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.show()

This will produce a plot with the function curve and a shaded band representing the error due to the uncertainties in the parameters. The size of the band reflects the size of the uncertainties.

这将生成一个包含函数曲线和代表参数不确定性误差的带状区域的图表。带状区域的大小反映了不确定性的大小。

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