误差条形图

本文介绍如何利用Python中的Matplotlib库绘制带有误差棒的图表,并展示了具体的代码实现过程。通过设置不同的参数,可以调整误差棒的颜色、样式等,使图表更加直观易懂。
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']#用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False#用来正常显示负号

x=[0,1,2,3,4]
y=[5,3,6,8,9]
#plt.plot(x,y,'bo-')
error=[1,1.5,0.3,0.7,0.4]
plt.errorbar(x,y,yerr=error,color='r',marker='o',capsize=5,markerfacecolor='b',mec='g')

#plt.errorbar(x,y,xerr=error)

### 如何在图表中扩展误差条形图 #### 使用 `matplotlib` 创建带有误差条的条形图 在 `matplotlib` 中,可以使用参数 `yerr` 或 `xerr` 来指定误差范围。以下是实现方法的一个简单示例: ```python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 数据准备 categories = ['A', 'B', 'C'] values = [10, 15, 7] errors = [1, 2, 1] # 绘制带误差条的条形图 plt.bar(categories, values, yerr=errors, capsize=5, color='skyblue') plt.xlabel('类别') plt.ylabel('值') plt.title('带有误差条的条形图') plt.show() ``` 此代码片段展示了如何利用 `yerr` 参数来定义垂直方向上的误差范围,并通过 `capsize` 设置误差线末端的小横杠长度[^1]。 #### 使用 `seaborn` 扩展误差条形图 虽然 `seaborn` 并未直接提供专门用于绘制误差条形图的功能,但它可以通过组合其他功能间接完成这一目标。例如,借助 `barplot()` 方法并设置置信区间(confidence interval),能够自动生成类似的视觉效果: ```python import seaborn as sb import matplotlib.pyplot as plt # 假设有一个 DataFrame 数据集 data = { 'Category': ['X', 'Y', 'Z'], 'Value': [5, 7, 6], 'Error': [0.8, 1.2, 0.9] } df = pd.DataFrame(data) sb.barplot(x='Category', y='Value', data=df, ci=None, errwidth=1, capsize=0.1) plt.errorbar(df['Category'], df['Value'], yerr=df['Error'], fmt='none', c='red', capsize=5) plt.xlabel('类别') plt.ylabel('值') plt.title('Seaborn 配合 Matplotlib 实现误差条形图') plt.show() ``` 在此案例里,先调用了 `seaborn` 的 `barplot()` 函数构建主体图形;随后再叠加来自 `matplotlib` 的 `errorbar()` 调用来补充具体的误差表现形式[^3]。 #### 定义更复杂的误差结构 如果需要表达更加精细或者不对称的上下限误差,则可传递二维数组给 `yerr` 参数,其中每一列表达对应位置处正负两个方向的具体偏差数值: ```python asymmetric_error = [np.random.rand(3), np.random.rand(3)] plt.bar(range(len(values)), values, yerr=asymmetric_error, align='center', alpha=0.5, ecolor='black', capsize=10) plt.xticks(range(len(values)), categories) plt.show() ``` 这里演示了怎样设定非对称型误差的情况下的操作方式[^4]。
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