python中函数plt.errobar()详解——绘画带误差棒的数据

plt.errorbar(x, y, yerr=None, xerr=None, fmt='', ecolor=None, elinewidth=None, capsize=None, barsabove=False, lolims=False, uplims=False, xlolims=False, xuplims=False, errorevery=None, capthick=None, data=None, **kwargs)

参数讲解：

x, y: 数据点的 x 和 y 坐标。
yerr, xerr: 分别是 y 和 x 方向的误差范围。它们可以是单个数值（表示所有点的相同误差），也可以是数组（表示每个点的不同误差）。
fmt: 控制线条和标记的样式，例如 'ro' 表示红色圆圈。
ecolor: 误差条的颜色。
elinewidth: 误差条的线宽。
capsize: 误差条帽子的长度（即误差条末端的垂直线段的长度）。
barsabove, barsbelow: 是否在数据点上方或下方显示误差条。这两个参数在新版本的 Matplotlib 中已被弃用，建议使用 uplims 和 lolims。
lolims, uplims, xlolims, xuplims: 控制是否绘制下限或上限的误差条。对于不对称误差很有用。
errorevery: 用于选择哪些数据点要显示误差条。例如，errorevery=5 意味着每五个数据点中只有一个会显示误差条。
capthick: 误差条帽子的线宽。
data: 用于指定数据的对象，通常与 Pandas 一起使用。
kwargs: 其他关键字参数，例如 label 用于图例，color 用于线条颜色等。

import matplotlib.pyplot as plt  
import numpy as np  
  
# 示例数据  
x = np.arange(0.1, 4, 0.5)  
y = np.exp(-x)  
yerr = 0.1 + 0.2 * np.sqrt(x)  
xerr = 0.1 * np.ones_like(x)  
  
# 绘制带有误差条的线图  
plt.errorbar(x, y, yerr=yerr, xerr=xerr, fmt='o')  
  
# 添加标题和轴标签  
plt.title("Errorbar example")  
plt.xlabel("X data")  
plt.ylabel("Y data")  
  
# 显示图表  
plt.show()

运行结果