Python中使用matplotlib模块errorbar函数绘制误差棒图实例代码
更新时间：2022年08月23日 09:24:24 作者：喜马拉雅的夜空
在matplotlib中,errorbar方法用于绘制带误差线的折线图,下面这篇文章主要给大家介绍了关于Python中使用matplotlib模块errorbar函数绘制误差棒图的相关资料,需要的朋友可以参考下
Python的matplotlib模块中的errorbar函数可以绘制误差棒图，本次主要绘制不带折线的误差棒图。
1.基本参数
errorbar函数的基本参数主要有：
x,y：主要定于二维数据的横纵坐标值
yerr ：定义y轴方向的误差棒的大小，可以是一个数，也可以是二维数组（分别传递平均值与最小值的差和最大值与平均值的差）。
xerr：定义y轴方向的误差棒的大小，同样也可以是一个数，也可以是二维数组。
fmt：定义数据折线和数据点的样式。
ecolor：定义误差棒的颜色。
elinewidth：定义误差棒线的宽度。
capsize：定义误差棒帽的大小（长度）。
capthick：定义误差棒帽的宽度。
alpha：设置透明度（范围：0-1）。
marker：设置数据点的样式（具体字母代表的样式可以参考：matplotlib.marker）。
markersize（简写ms）：定义数据点的大小。
markeredgecolor（简写mec）：定义数据点的边的颜色，可使用官方提供的缩写字母代表的简单颜色，也可以使用RGB颜色和HTML十六进制#aaaaaa格式的颜色（具体可参考matplotlib.colors）。
markeredgewidth（ 简写mew ）：定义数据点的边的宽度。
markerfacecolor（简写 mfc）：定义数据点的颜色。
linestyle：设置折线的样式，设置成none可将折线隐藏。
label：添加图例。
2.代码实现
#导入函数库
import matplotlib.pylab as plt
import numpy as np
#绘制误差棒图
plt.figure(1)
#将数据导入
#导入最小值、最大值
obs_min,obs_max = np.loadtxt('obs_syn_amp_mean.dat', usecols=(8,9), unpack=True)
#导入x以及平均值
x,obs_mean = np.loadtxt('obs_syn_amp_mean.dat', usecols=(1,10), unpack=True)
#设置errorbar的大小
yerr = np.zeros([2,len(obs_mean)])
yerr[0,:] = obs_mean - obs_min
yerr[1,:] = obs_max - obs_mean
#绘制errorbar
plt.errorbar(x,obs_mean,yerr=yerr[:,:],ecolor='k',elinewidth=0.5,marker='s',mfc='orange',\
mec='k',mew=1,ms=10,alpha=1,capsize=5,capthick=3,linestyle="none",label="Observation")
# 设置坐标轴及图例显示信息
plt.xlabel(r"Distance $(\degree)$", fontsize=15)
plt.ylabel(r"Amplitude Ratio", fontsize=15)
plt.xticks(fontsize=10)
plt.yticks(fontsize=10)
plt.legend(fontsize=15)
# 将图片保存在当前目录
fig = plt.gcf()
fig.set_size_inches(8, 10)
fig.savefig('Obs-syn-amp-mean.png', dpi=500)
plt.close()
3.结果显示
4.更多参数请参考matplotlib官网
总结
到此这篇关于Python中使用matplotlib模块errorbar函数绘制误差棒图的文章就介绍到这了,更多相关Python errorbar函数绘制误差棒图内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！
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