importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp# 数据categories=['A','B','C','D']values=[3,7,2,5]errors=[0.5,1,0.3,0.8]# 创建柱状图并添加误差线plt.figure(figsize=(8,6))plt.bar(categories,values,yerr=errors,capsize=5)plt.title('Bar Plot with Error Bars - how2matplotlib.com')plt.xlabe...
ax=plt.subplots(figsize=(10,6))# 绘制带误差线的散点图ax.errorbar(x,y,yerr=yerr,fmt='o',label='Data')# 设置图表标题和轴标签ax.set_title('Simple Errorbar Plot - how2matplotlib.com')ax.set_xlabel('X-axis')ax.set_ylabel
# errors bars could be added to represent the error values referring to an array value# here in this example we used standard deviation to show as error barsplt.bar(subject,marks,color ='g',yerr=np.std(marks)) 请输入图片描述 # to plot horizontal bar plot use plt.barh() functionplt.b...
ax.bar(x_data, y_data, color = '#539caf', align = 'center') # Draw error bars to show standard deviation, set ls to 'none' # to remove line between points ax.errorbar(x_data, y_data, yerr = error_data, color = '#297083', ls = 'none', lw = 2, capthick = 2) ax.se...
...虽然 Matplotlib 没有为这种类型的应用内置便利例程,但是将plt.plot和plt.fill_between之类的原语组合起来来获得有用的结果,是相对容易的。...我们可以将这些传递给上面的plt.errorbar函数,但是我们真的不想绘制 1000 个点和 1000 个误差栏。 29920
plt.plot,但将zorder设置为3或更高: for i in range(len(B_arrays)): plt.errorbar(T_arrays[i], B_arrays[i], STD_arrays[i], linestyle='None', marker='^', label=labels[i]) plt.plot(T_arrays[i], B_arrays[i], color='k', zorder=3) ...
plt.errorbar() matplotlib.pyplot.*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=1, capthick=None, , data=None, kwargs) x, y: 定义数据位置的浮点数...
plt.bar(left=(0,1),height=(1,0.5),width=0.35) plt.show() 注意这里的中文一定要用u(3.0以上好像不用,我用的2.7),因为matplotlib只支持unicode。接下来,让我们在x轴上的每个bar进行说明。比如第一个是“男”,第二个是“女”。 importmatplotlib.pyplot as plt ...
ax.plot(['北京','上海','深圳'],[1,3,5]) # 只要左边和底部的边框 ax.spines['right'].set_visible(False) ax.spines['top'].set_visible(False) plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 图例设置(legend) 函数:ax.legend() 图例是对图形所展示的内容的解释,比如在一张图中画了三条线,那么这三...
plt.plot(rad,rad**4)## 添加y=x^4曲线 plt.legend(['y=x^2','y=x^4']) ##第二幅子图 ax2 = p1.add_subplot(2,1,2)## 创开始绘制第2幅 plt.title('sin/cos') ## 添加标题 plt.xlabel('rad')## 添加x轴的名称 plt.ylabel('value')## 添加y轴的名称 ...