Python 如何从协方差矩阵绘制误差椭圆

我用一些参数拟合了我的数据，现在我得到了它们的最佳值

popt

和它们的协方差矩阵

pcov

。我假设这些不确定性是高斯分布的，我想画一个误差椭圆图，如下所示。是否有一些简单的方法可以做到这一点（无需手动执行每个子批次）？我在看熊猫、工具、绘图、散点矩阵，这似乎很接近，但我不知道如何将其应用于我的多元高斯分布

我找到了这个文件包，它满足了我的需要

简单的例子：

导入角
将numpy作为np导入
ndim，nsamples=210000
np.随机种子（42）
samples=np.random.randn（ndim*nsamples）。重塑（[nsamples，ndim]）
图=拐角。拐角（示例）

我找到了这个文件包，它满足了我的需要

简单的例子：

导入角
将numpy作为np导入
ndim，nsamples=210000
np.随机种子（42）
samples=np.random.randn（ndim*nsamples）。重塑（[nsamples，ndim]）
图=拐角。拐角（示例）

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请提供小的可复制代码该图不是我的（我在某处找到了）——这是我想要实现的，我正在寻找这样的代码这可能是一个误解。因此，它不是一个代码编写服务。假设你已经尝试了某件事，你应该以链接到其他没有帮助的问题的形式告诉他们是什么，并提供一个失败尝试的例子。看见这也可能有帮助。我不是在找人帮我写代码，而是给我指出一些正确的方向。我花了一些时间找东西，壁橱里的东西就是我提到的

pandas

包。但是因为我从来没有使用过它，所以我不确定我想要实现的目标是否已经写在软件包中了。我认为更有经验的用户可以告诉我这是否容易——这是我的问题。从数据到网格，没有神奇的绘图功能。那么，这应该以“过于宽泛”或“脱离主题（因为要求提供软件建议）”来结束吗？请提供小的可复制代码此图不是我的（我在某处找到了）——这是我想要实现的，我正在寻找这样的代码这可能是一个误解。因此，它不是一个代码编写服务。假设你已经尝试了某件事，你应该以链接到其他没有帮助的问题的形式告诉他们是什么，并提供一个失败尝试的例子。看见这也可能有帮助。我不是在找人帮我写代码，而是给我指出一些正确的方向。我花了一些时间找东西，壁橱里的东西就是我提到的

pandas

包。但是因为我从来没有使用过它，所以我不确定我想要实现的目标是否已经写在软件包中了。我认为更有经验的用户可以告诉我这是否容易——这是我的问题。从数据到网格，没有神奇的绘图功能。那么，这应该以“过于宽泛”或“脱离主题（因为要求软件推荐）”来结束吗？