6))plt.errorbar(x,y,yerr=yerr,fmt='o-',color=(0.2,0.7,0.3),ecolor='#FF5733',capsize=5,label='how2matplotlib.com')plt.title('Errorbar with RGB and Hex Color Codes')plt.xlabel('X-axis')plt.ylabel('Y-axis')plt.leg
代码语言:txt 复制 import matplotlib.pyplot as plt # 创建数据 x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [2, 4, 6, 8, 10] error = [0.5, 1, 1.5, 0.8, 0.2] # 设置错误条的颜色 error_kw = {'ecolor': 'red'} # 绘制带有错误条的图形 plt.errorbar(x, y, yerr=error, error_kw=error_kw,...
ax=plt.subplots(figsize=(12,7))# 绘制带自定义误差线的散点图ax.errorbar(x,y,yerr=yerr,fmt='o',ecolor='red',elinewidth=2,capsize=5,capthick=2,label='Custom Errorbar')# 设置图表标题和轴标签ax.set_title('Errorbar
在matplotlib中,bar命令用于绘制柱状图,基本用法如下在matplotlib中,bar命令用于绘制柱状图,基本用法如下在matplotlib中,bar命令用于绘制柱状图,基本用法如下在matplotlib...4. linewidth, 柱子边框的宽度,默认为0,表示没有边框 5. yerr,指定误差值的大小, 用于在柱子上添加误差线 6. ecolor, 表示errorbar color, 误差...
误差棒图(error bar plot)是一种用于可视化数据的中心趋势和误差范围的图表类型。它通常在数据点周围绘制直线或线段,表示数据的误差或不确定性。 Step1:误差棒图Python示例代码 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 生成随机数据 x = np.arange(1, 6) y = np.array([2, 4, 5, 3, 6...
pythonimport matplotlib.pyplot as plt# 假设我们有以下数据点及其对应的误差值data_points = [10, 20, 30, 40, 50]errors = [1, 2, 3, 4, 5]# 使用plt.errorbar()函数绘制误差棒图plt.errorbar(data_points, yerr=errors, fmt='o', ecolor='red', capsize=5)plt.xlabel('数据点...
Matplotlib学习---用matplotlib画误差线(errorbar) 误差线用于显示数据的不确定程度,误差一般使用标准差(Standard Deviation)或标准误差(Standard Error)。 标准差(SD):是方差的算术平方根。如果是总体标准差,那么用σ表示,如果是样本标准差,那么用s表示。标准差反映数据集的离散程度,标准差越小,就说明数据越集中在...
plt.errorbar(x=[1, 2, 3, 4], y=[1, 2, 3, 4], yerr=1, fmt='co--', ecolor='g') 1. 输出结果如下 3. elinewidth elinewidth参数指定error bar的线条宽度,用法如下 plt.errorbar(x=[1, 2, 3, 4], y=[1, 2, 3, 4], yerr=1, fmt='ro-',ecolor='k',elinewidth=10) ...
plt.errorbar(x=[1,2,3,4], y=[1,2,3,4], yerr=1, fmt='co') 上述代码没有指定线条的风格,输出结果如下 再来看一个例子,示例如下 plt.errorbar(x=[1,2,3,4], y=[1,2,3,4], yerr=1, fmt='c') 上述代码只指定了颜色属性,输出结果如下 2. ecolor ecolor参数指定error bar的颜色,可...
plt.errorbar(x,y,yerr=dy,fmt='o',ecolor='r',color='b',elinewidth=2,capsize=4) plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 不同的误差 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x=np.linspace(1,10,20) dy=np.random.rand(20) ...