20)y=np.sin(x)yerr=0.1+0.1*np.random.rand(len(x))# 创建与 y 值成比例的标记大小列表marker_sizes=20*(y-y.min())/(y.max()-y.min())+5# 创建图形和坐标轴fig,ax=plt.subplots(figsize=(10,6))# 绘制 errorbar 图,标记大小与 y 值成比例ax.errorbar(x,y,yerr=yerr,fmt='o',capsize...
当使用errorbar()函数绘制带有误差条的图表时,也可以设置标记大小: importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp x=np.arange(1,6)y=np.random.rand(5)yerr=np.random.rand(5)*0.1plt.errorbar(x,y,yerr=yerr,fmt='o',markersize=10,capsize=5)plt.title('Error Bar Plot with Custom Marker Size - how...
plt.errorbar(x, y, yerr=dy, fmt='o', color='black', ecolor='lightgray', elinewidth=3, capsize=0); 除了上面介绍的参数,你还可以指定水平方向的误差条(xerr),单边误差条和其他很多的参数。参阅plt.errorbar的帮助文档获得更多信息。 ...
contours = plt.contour(X, Y, Z,3, colors='black') plt.clabel(contours, inline=True, fontsize=8) plt.imshow(Z, extent=[0,5,0,5], origin='lower', cmap='RdGy', alpha=0.5) plt.colorbar; 通过组合使用plt.contour、plt.contourf和plt.imshow这三个函数,基本可以满足我们绘制所有这种在二维...
errorbar(x,y,**kwargs)#x,y 绘图的点#关键字:#xerr,yerr: 数据的误差范围#fmt: 数据点的标记样式以及相互之间连接线样式#ecolor: 误差棒的线条颜色#elinewidth: 误差棒的线条粗细#capsize: 误差棒边界横杠的大小#capthick: 误差棒边界横杠的厚度#ms(markersize): 数据点的大小#mfc: 数据点的颜色#mec:...
官方文档errorbar pyplot里有个专门绘制误差线的功能,通过errorbar类实现,它的构造函数: 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...
plt.errorbar(x, y, yerr=dy, fmt='.k'); 这里的fmt参数是用来控制线条和点风格的代码,与plt.plot有着相同的语法,参见[简单的折线图]和[简单的散点图]。 除了上面的基本参数,errorbar函数还有很多参数可以用来精细调节图表输出。使用这些参数你可以很容易的个性化调整误差条的样式。作者发现通常将误差线条颜色...
plt.errorbar(x, y, yerr=dy, fmt='.k'); 这里的fmt参数是用来控制线条和点风格的代码,与plt.plot有着相同的语法,参见[简单的折线图]和[简单的散点图]。 除了上面的基本参数,errorbar函数还有很多参数可以用来精细调节图表输出。使用这些参数你可以很容易的个性化调整误差条的样式。作者发现通常将误差线条颜色...
plt.errorbar(x, y + 3, yerr=yerr, label='both limits (default)'); 2 二维图形 Patches matplotlib.patches - Matplotlib 3.5.1 documentation matplotlib.patches.Patch类是二维图形类。它的基类是matplotlib.artist.Artist,它的构造函数: Patch(edgecolor=None, facecolor=None, color=None, linewidth=None,...
plt.errorbar(x=x_2, y=y_2, yerr=err_2, color="gray", capsize=3, linestyle="None", marker="s", markersize=7, mfc="gray", mec="gray") plt.xticks(x_1, x_ticks, rotation=90) plt.tight_layout() plt.show() 输出图像如下所示: ...