然后,我们生成了示例数据x、y和yerr,其中x表示横坐标,y表示纵坐标,yerr表示每个数据点的误差范围。接着,我们使用errorbar()函数绘制误差棒图,其中x和y参数分别指定横坐标和纵坐标,yerr参数指定误差范围,fmt='o'表示使用圆形标记数据点。最后,我们添加了标题和坐标轴标签,并使用show()函数显示图形。 二、GraphPad ...
plt.errorbar(x_values, y_values, yerr=y_error, fmt='o', color='blue', ecolor='red', capsize=5) # 添加标题和标签 plt.title('Basic Error Bar Plot') plt.xlabel('X-axis') plt.ylabel('Y-axis') # 显示图像 plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 在这个示例中,使...
最后,调用show()函数展示绘制的误差条图。 # 添加标题和标签plt.title('Error Bar Plot Example')# 图表标题plt.xlabel('X-axis Label')# x轴标签plt.ylabel('Y-axis Label')# y轴标签plt.legend()# 添加图例plt.grid()# 添加网格线plt.show()# 显示图表 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 结尾 通过上...
茎叶图(stem plot),是一种“带有竖线的离散点图”。每个(x, y)点都会从 x 轴上竖直画一条线到 y,然后在 y 点上画一个小圆点。和plot()的平滑折线相比,stem()强调的是:每个采样点是独立的、不连续的。不适合数据量大、点密集的时候,容易变成一堆“刺猬”图。 import matplotlib.pyplot as plt import...
然后,使用plt.plot(x, y, 'r--', label='sin(x)')绘制sin(x)曲线,并使用'r--'指定绘制样式。 最后,使用plt.errorbar(x, y, yerr=y_error, fmt='o')绘制误差条,并使用'o'指定绘制样式。 最后,使用plt.legend(loc='best')显示图例,并使用plt.show()展示图形。 注意:在原有代码中,使用了y_er...
python可视化---误差棒图errorbar() 函数功能:绘制y轴方向或是x轴方向的误差范围。 调用签名:plt.errorbar(x, y, yerr=a, xerr=b) x:数据点的水平位置 y:数据点的垂直位置 yerr:y轴方向的数据点的误差计算方法 xerr:x轴方向的数据点的误差计算方法...
绘制一维误差条形图(Error Bar Plot)是一种常见的数据可视化方法,用于展示数据的均值及其置信区间或标准差。在Python中,可以使用Matplotlib库来实现这一功能。以下是一个详细的步骤和示例代码: 基础概念 误差条形图通常用于展示数据的均值及其置信区间或标准差。它可以帮助我们直观地理解数据的波动范围和不确定性。
[y1_lower_err, y1_upper_err], fmt='o', label='Data 1 (Asymmetric Errors)', capsize=5)plt.errorbar(x, y2, yerr=y2_err, fmt='s', label='Data 2 (Symmetric Errors)', capsize=5)# 添加标签和标题plt.xlabel('X-axis')plt.ylabel('Y-axis')plt.title('Error Bar Plot')# 添加图例...
使用matplotlib的plot函数画出拟合得到的校准曲线。 python plt.plot(x_fit, y_fit, label='Fitted Curve', color='red') 添加图例和显示图形: 添加图例,使图表更加易读,并显示图形。 python plt.legend() plt.xlabel('X-axis') plt.ylabel('Y-axis') plt.title('Calibration Curve with Error Bars') ...