errorbar(Time,Average2,Variance2,'ro')%A地误差棒图,用红色线表示 holdon errorbar(Time,Average3,Variance3,'bs','MarkerSize',10,... 'MarkerEdgeColor','red','MarkerFaceColor','red')%B地误差棒图,用蓝色线表示 xlabel('月份');ylabel('销量/千件'); set(gca,'fontsize',10,'fontweight','b...
error_attri = dict(elinewidth=2,ecolor='black',capsize=3) plt.barh(y =GDP.index.values,width = GDP.GDP,height=bar_width,align='center',color = colors,tick_label=GDP.Province, xerr=std_err,error_kw=error_attri) plt.xlabel('GDP产值(万亿)',fontsize = 20,labelpad =20) plt.ylabel(...
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调整为浅色会更加清晰,特别是在数据点比较密集的情况下: plt.errorbar(x, y, yerr=dy, fmt='o'...
fmt:指定折线图中某个点的颜色,形状,线条风格,例如‘co--’ ecolor:指定error bar的颜色 elinewidth:指定error bar的线条宽度 importmatplotlib.pyplotaspltx=range(0,5)y=[2,5,7,8,10]ye=[0.1,0.2,0.3,0.4,0.5]xe=[0.5,0.4,0.3,0.2,0.1]plt.errorbar(x,y,yerr=ye,xerr=xe) 2.paches填充类 1)...
seaborn的barplot()利用矩阵条的高度反映数值变量的集中趋势,以及使用errorbar功能(差棒图)来估计变量之间的差值统计。请谨记bar plot展示的是某种变量分布的平均值,当需要精确观察每类变量的分布趋势,boxplot与violinplot往往是更好的选择。 具体用法如下:
plt.errorbar(x, y, yerr=dy, fmt='o', color='black', \ ecolor='lightgray', elinewidth=3, capsize=0) 4.5.2 连续误差 Scikit-Learn 程序库 API 里面有一个简单的高斯过程回归方法(Gaussian process regression,GPR),这是用一种非常灵活的非参数方程(nonparametric function)对带有不确定性的连续测量值...
barplot() 利用矩阵条的高度反映数值变量的集中趋势,以及使用errorbar功能(差棒图)来估计变量之间的差值统计(置信区间)。需要提醒的是 barplot() 默认展示的是某种变量分布的平均值(可通过参数修改为 max、median 等)。 这里我们仍然以'titanic'数据集作为展示,将'class'设为x轴,'survived'设为y轴。
<ErrorbarContainer object of 3 artists> 【2】柱形图误差图 代码语言:javascript 复制 menMeans = (20, 35, 30, 35, 27) womenMeans = (25, 32, 34, 20, 25) menStd = (2, 3, 4, 1, 2) womenStd = (3, 5, 2, 3, 3) ind = ['G1', 'G2', 'G3', 'G4', 'G5'] width ...
matplotlib.pyplot.errorbar(x, y, xerr=None, yeer=None, ...) The following used parameters used above are described below: x:specifies the horizontal coordinates y:specifies the vertical coordinates xeer:array-like structure and specify error bar size in the horizontal direction. ...
.errorbar(x,y,yerr=error,fmt='-o')ax0.set_title('对称的误差条形图')#以y(x)轴方向为例,设置向下(左)误差条的长度lower_error=0.3*error#以y(x)轴方向为例,设置向上(右)误差条的长度upper_error=error#得到一个误差列表,为绘制非对称的误差条形图做准备different_error=[lower_error,upper_error]...