importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp x=np.linspace(0,10,100)y=np.sin(x)errors=0.1*np.sin(x)plt.plot(x,y)plt.fill_between(x,y-errors,y+errors,alpha=0.2)plt.show() Python Copy Output: 上面的代码示例中,我们通过设置fill_between函数来绘制了sin曲线的误差区间,通过alpha参数设置填充区域...
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
1,1].violinplot(D, positions=[1, 2, 3]) for body in vp['bodies']: body.set_alpha(0.9) ax[1,1].set_title("body.set_alpha(0.9)") plt.show() 四、误差棒图 一般格式: ax.errorbar(x, y, yerr=None, xerr=None, fmt='', ecolor=None, elinewidth=None, capsize=None, barsabov...
...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
误差条(Error Bars)用于表示数据点的不确定性、变异性或置信区间。在条形图中,误差条可以垂直(yerr)或水平(xerr)显示。 相关优势 数据表示:误差条提供了一种直观的方式来展示数据的不确定性。 比较分析:通过比较不同条形的误差条,可以更容易地评估数据点之间的差异是否显著。 类型 标准差:表示数据点...
该函数返回一个 ErrorbarContainer 对象,其中包含: data_line: 表示x, y绘图标记和/或线条的 Line2D 实例。 caplines: 一个 Line2D 实例的元组,表示误差棒帽。 barlinecols: 一个包含水平和垂直误差范围的 LineCollection 元组。 其他参数通过 **kwargs 接收,并传递给绘制标记的 plot 调用。例如,可以通过这种...
1 error bar #!/usr/bin/env python#a bar plot with errorbarsimportnumpy as npimportmatplotlib.pyplot as plt N= 5menMeans= (20, 35, 30, 35, 27) menStd= (2, 3, 4, 1, 2) ind= np.arange(N)#the x locations for the groupswidth = 0.35#the width of the barsfig, ax=plt.subplo...
1 绘制误差线图(errorbar) 误差线图用于可视化一个或多个数据集的测量值及其相关误差或不确定性。每个数据点可能有不同的误差范围,这些误差可以表示为上下误差条、对称误差、非对称误差等。通常,误差线图用于比较多个实验条件或数据源之间的差异。 (1) 上下误差条(Vertical Error Bars): ...
error()函数的作用是在plot函数的基础上,在数据点位置绘制误差棒。 函数的签名为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=...
# 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....