데이터 분석에서 신뢰 구간(Confidence Interval)은 추정값의 불확실성을 나타내는 중요한 지표입니다. Matplotlib의 plot()과 fill_between() 메서드를 활용하면 95% 신뢰 구간을 손쉽게 시각화할 수 있습니다.
구현 단계
- 그림(figure) 크기를 설정하고 서브플롯 주변 및 사이의 여백을 조정합니다.
- x와 y 데이터 세트를 생성합니다.
- 신뢰 구간 범위를 계산합니다.
plot()메서드를 사용하여 x, y 데이터 포인트를 그립니다.fill_between()메서드로 신뢰 구간 범위 내 영역을 반투명하게 채웁니다.show()메서드를 호출하여 그래프를 화면에 표시합니다.
예제 코드
from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True x = np.arange(0, 10, 0.05) y = np.sin(x) # 신뢰 구간 정의 ci = 0.1 * np.std(y) / np.mean(y) plt.plot(x, y, color='black', lw=7) plt.fill_between(x, (y-ci), (y+ci), color='blue', alpha=0.5) plt.show()
코드 설명
np.arange(0, 10, 0.05)는 0부터 10까지 0.05 간격으로 x 값을 생성하고, np.sin(x)로 사인 곡선 데이터를 만듭니다. 신뢰 구간 ci는 표준편차와 평균값을 이용해 계산되며, fill_between()이 (y-ci)와 (y+ci) 사이 영역을 파란색(alpha=0.5)으로 반투명하게 채워 신뢰 구간을 표현합니다.
실행 결과
위 코드를 실행하면 검은색 사인 곡선 주위로 파란색 반투명 띠가 표시되어, 데이터의 95% 신뢰 구간 범위를 직관적으로 확인할 수 있습니다.