Создание эллипсов доверия в sccatterplot с использованием matplotlib

Как создать эллипсы доверия в sccatterplot с использованием matplotlib?

Следующий код работает до создания диаграммы рассеяния. Тогда кто-нибудь знаком с помещением Уверенность Эллипсы над графиком рассеяния?

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = [5,7,11,15,16,17,18]
y = [8, 5, 8, 9, 17, 18, 25]

plt.scatter(x,y)
plt.show()

Ниже приведена ссылка для Ellipses доверия из SAS.

http://support.sas.com/documentation/cdl/en/grstatproc/62603/HTML/default/viewer.htm#a003160800.htm

Код в sas выглядит следующим образом:

proc sgscatter data=sashelp.iris(where=(species="Versicolor"));
  title "Versicolor Length and Width";
  compare y=(sepalwidth petalwidth)
          x=(sepallength petallength)
          / reg ellipse=(type=mean) spacing=4;
run;

ОТВЕТЫ

Ответ 1

Следующий код рисует один, два и три эллипса размера стандартного отклонения:

x = [5,7,11,15,16,17,18]
y = [8, 5, 8, 9, 17, 18, 25]
cov = np.cov(x, y)
lambda_, v = np.linalg.eig(cov)
lambda_ = np.sqrt(lambda_)
from matplotlib.patches import Ellipse
import matplotlib.pyplot as plt
ax = plt.subplot(111, aspect='equal')
for j in xrange(1, 4):
    ell = Ellipse(xy=(np.mean(x), np.mean(y)),
                  width=lambda_[0]*j*2, height=lambda_[1]*j*2,
                  angle=np.rad2deg(np.arccos(v[0, 0])))
    ell.set_facecolor('none')
    ax.add_artist(ell)
plt.scatter(x, y)
plt.show()

enter image description here

Ответ 2

После того, как мы приняли принятый ответ, я обнаружил, что он правильно не выбирает квадрант при вычислении theta, поскольку он полагается на np.arccos:

oops

Взглянув на "возможный дубликат" и решение Джо Кингтона на github, я орошил его код до этого:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.patches import Ellipse

def eigsorted(cov):
    vals, vecs = np.linalg.eigh(cov)
    order = vals.argsort()[::-1]
    return vals[order], vecs[:,order]

x = [5,7,11,15,16,17,18]
y = [25, 18, 17, 9, 8, 5, 8]

nstd = 2
ax = plt.subplot(111)

cov = np.cov(x, y)
vals, vecs = eigsorted(cov)
theta = np.degrees(np.arctan2(*vecs[:,0][::-1]))
w, h = 2 * nstd * np.sqrt(vals)
ell = Ellipse(xy=(np.mean(x), np.mean(y)),
              width=w, height=h,
              angle=theta, color='black')
ell.set_facecolor('none')
ax.add_artist(ell)
plt.scatter(x, y)
plt.show()

neg slope