使用标准差信息绘制误差区间条（yerr） - Python

最新推荐文章于 2025-05-04 14:45:00 发布

HackDashX

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本文介绍了如何使用Python的Matplotlib库绘制包含标准差信息的误差区间条。通过示例代码展示了如何生成数据、设置图形样式，并解释了如何通过`errorbar()`函数展示每个数据点的标准差，帮助理解数据的不确定性。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

使用标准差信息绘制误差区间条（yerr） - Python

在数据可视化中，经常需要展示数据的中心趋势以及误差范围。其中，误差条通常用于显示数据的标准差或标准误差。本文将介绍如何使用Python绘制误差区间条（yerr）并添加标准差信息。

在Python中，我们可以使用Matplotlib库来进行数据可视化。具体来说，Matplotlib的errorbar()函数可以绘制误差区间条，并通过参数yerr指定标准差信息。下面是一个简单的示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成示例数据
x = np.arange(

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python实现计算标准偏差函数

猿小白的博客

04-14

1万+

标准偏差(Std Dev,Standard Deviation) -统计学名词。一种度量数据分布的分散程度之标准，用以衡量数据值偏离算术平均值的程度。标准偏差越小，这些值偏离平均值就越少，反之亦然。标准偏差的大小可通过标准偏差与平均值的倍率关系来衡量。 1、定义函数 def std(nums): n = len(nums) avg = sum(nums) / n return (sum(map(lambda e: (e - avg) * (e - avg), nums))..

python使用matplotlib对比多个模型的在训练集上的效果并使用柱状图进行可视化：基于交叉验证的性能均值（mean）和标准差(std)进行可视化分析、使用标准差信息添加误差区间条yerr

data+scenario+science+insight

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的值是列表，用于指定部分数据点是否显示 x 轴的上限或下限标记。的值是列表，用于指定部分数据点是否显示上限或下限标记。函数绘制曲线，带有 x 轴的下限标记，其中。函数绘制曲线，带有 x 轴的上限标记，其中。函数绘制曲线，带有默认的误差棒，误差棒由。在这一步中，创建了一个画布，并生成了。在这一步中，创建了一个画布，并生成了。同时表示显示上限和下限标记。表示显示 x 轴的下限标记。表示显示 x 轴的上限标记。的数据，以及用于误差棒的。表示 x 轴的误差范围，表示只显示上限标记。

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fmt=‘o’ 可以更改，以使用不同的标记样式。yerr=result178_err: y 轴数据点的误差，表示每个 y 值的不确定性。xerr=x178_err: x 轴数据点的误差，表示每个 x 值的不确定性。fmt=‘o’: 指定数据点的标记样式，这里是圆点（即 “o”）。capsize=6: 设置误差条的端点的大小，数值越大，端点越长。color=‘black’: 设置误差条和数据点的颜色为黑色。result178: y 轴的数据点，代表因变量）。x178: x 轴的数据点，代表自变量。

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