Python中使用matplotlib模块errorbar函数绘制误差棒图实例代码

目录

• 1.基本参数
• 2.代码实现
• 3.结果显示
• 4.更多参数请参考matplotlib官网
• 总结

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

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总结

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