Python matplotlib - Konturdiagramm - Konfidenzintervalle

Question

Ich versuche, Konturen (machbar) auf einem Raster von Daten mit matplotlib.pyplot.contour zu plotten, aber mit den Konturen bei 1, 2 und 3 Sigma vom Spitzenwert entfernt . Gibt es neben brutaler Gewalt eine gute Möglichkeit, dies zu tun? Vielen Dank!

Python-Version ist

Python 2.7.2 | EPD 7.2-2 (64-Bit) | (Standard, 7. September 2011, 16:31:15) [GCC 4.0.1 (Apple Inc. build 5493)] auf darwin

Answer 1

Sie können eine Liste von z-values angeben, wo die Konturen gezeichnet werden. Alles, was Sie tun müssen, ist die richtige z-values für Ihre Verteilung zu sammeln. Hier ist ein Beispiel für '1, 2, und 3 Sigma weg von dem Spitzenwert':

Code:

import numpy as np 
import matplotlib.cm as cm 
import matplotlib.mlab as mlab 
import matplotlib.pyplot as plt 

#Set up the 2D Gaussian: 
delta = 0.025 
x = np.arange(-3.0, 3.0, delta) 
y = np.arange(-3.0, 3.0, delta) 
X, Y = np.meshgrid(x, y) 
sigma = 1.0 
Z = mlab.bivariate_normal(X, Y, sigma, sigma, 0.0, 0.0) 
#Get Z values for contours 1, 2, and 3 sigma away from peak: 
z1 = mlab.bivariate_normal(0, 1 * sigma, sigma, sigma, 0.0, 0.0) 
z2 = mlab.bivariate_normal(0, 2 * sigma, sigma, sigma, 0.0, 0.0) 
z3 = mlab.bivariate_normal(0, 3 * sigma, sigma, sigma, 0.0, 0.0) 

plt.figure() 
#plot Gaussian: 
im = plt.imshow(Z, interpolation='bilinear', origin='lower', 
       extent=(-50,50,-50,50),cmap=cm.gray) 
#Plot contours at whatever z values we want: 
CS = plt.contour(Z, [z1, z2, z3], origin='lower', extent=(-50,50,-50,50),colors='red') 
plt.savefig('fig.png') 
plt.show()