Parcela media y desviación estándar.

Tengo varios valores de una función en diferentes x puntos. Quiero trazar la media y la estándar en python, como la respuesta de esta pregunta SO . Sé que esto debe ser fácil usando matplotlib, pero no tengo idea del nombre de la función que puede hacer eso. ¿Alguien lo sabe?

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plt.errorbar se puede utilizar para trazar x, y, datos de error (a diferencia del plt.plot habitual)

 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) y = np.power(x, 2) # Effectively y = x**2 e = np.array([1.5, 2.6, 3.7, 4.6, 5.5]) plt.errorbar(x, y, e, linestyle='None', marker='^') plt.show() 

plt.errorbar acepta los mismos argumentos que plt.plot con yerr y xerr que de forma predeterminada es Ninguno (es decir, si los deja en blanco, actuará como plt.plot ).

Ejemplo de trama

Puede encontrar una respuesta con este ejemplo: errorbar_demo_features.py

 """ Demo of errorbar function with different ways of specifying error bars. Errors can be specified as a constant value (as shown in `errorbar_demo.py`), or as demonstrated in this example, they can be specified by an N x 1 or 2 x N, where N is the number of data points. N x 1: Error varies for each point, but the error values are symmetric (ie the lower and upper values are equal). 2 x N: Error varies for each point, and the lower and upper limits (in that order) are different (asymmetric case) In addition, this example demonstrates how to use log scale with errorbar. """ import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # example data x = np.arange(0.1, 4, 0.5) y = np.exp(-x) # example error bar values that vary with x-position error = 0.1 + 0.2 * x # error bar values w/ different -/+ errors lower_error = 0.4 * error upper_error = error asymmetric_error = [lower_error, upper_error] fig, (ax0, ax1) = plt.subplots(nrows=2, sharex=True) ax0.errorbar(x, y, yerr=error, fmt='-o') ax0.set_title('variable, symmetric error') ax1.errorbar(x, y, xerr=asymmetric_error, fmt='o') ax1.set_title('variable, asymmetric error') ax1.set_yscale('log') plt.show() 

¿Qué plots esto:

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