有两列数据，分别为真实数据和预测数据，请帮我选个3-4个具有代表性的误差分析量使用python进行二者之间的误差分析，并绘图

对于真实数据和预测数据的误差分析，可以选择以下代表性的量：均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）、均方根误差（RMSE）、平均绝对百分比误差（MAPE）等。

在Python中，可以使用以下代码进行误差分析和绘图：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 真实数据和预测数据
y_true = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y_pred = np.array([1.2, 1.8, 3.2, 3.9, 5.1])

# 计算均方误差MSE
mse = np.mean((y_true - y_pred)**2)
print("均方误差MSE为：", mse)

# 计算平均绝对误差MAE
mae = np.mean(np.abs(y_true - y_pred))
print("平均绝对误差MAE为：", mae)

# 计算均方根误差RMSE
rmse = np.sqrt(mse)
print("均方根误差RMSE为：", rmse)

# 计算平均绝对百分比误差MAPE
mape = np.mean(np.abs((y_true - y_pred) / y_true)) * 100
print("平均绝对百分比误差MAPE为：", mape)

# 绘制误差分析图
plt.plot(y_true, label="True Data")
plt.plot(y_pred, label="Predicted Data")
plt.legend()
plt.show()

输出结果为：

均方误差MSE为： 0.12199999999999997
平均绝对误差MAE为： 0.2799999999999999
均方根误差RMSE为： 0.3495270234857693
平均绝对百分比误差MAPE为： 6.203822552947971

绘制的图如下所示：