python绘制带有误差棒条形图的实现

bar和barh

matplotlib中,通过barbarh来绘制条形图,分别表示纵向和横向的条形图。二者的输入数据均主要为高度x和标签height,示例如下

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.arange(8)
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(1,2,1)
ax.bar(x.astype(str), x)
ax = fig.add_subplot(1,2,2)
ax.barh(x.astype(str), x)
plt.show()

效果为

其中,左侧为纵向的条形图,右侧为横向的条形图,二者分别由barbarh实现。

加入误差棒

bar或者barh中,误差线由xerr, yerr来表示,其输入值为 1 × N 1\times N 1×N或者 2 × N 2\times N 2×N维数组。

errs = np.random.rand(2, 8)
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(1,2,1)
ax.bar(x.astype(str), x, yerr=errs, capsize=5)
ax = fig.add_subplot(1,2,2)
ax.barh(x.astype(str), x, xerr=errs, capsize=5)
plt.show()

从代码可知,纵向的条形图和横向的条形图有着不同的误差棒参数,其中纵向的条形图用yerr作为误差棒;横向条形图用xerr做误差棒,效果如图所示

如果反过来,那么效果会非常滑稽

errs = np.random.rand(2, 8)
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(1,2,1)
ax.bar(x.astype(str), x, xerr=errs, capsize=5)
ax = fig.add_subplot(1,2,2)
ax.barh(x.astype(str), x, yerr=errs, capsize=5)
plt.show()

在熟悉基础功能之后,就可以对条形图和误差棒进行更高级的定制。barbarh函数的定义为

Axes.bar(x, height, width=0.8, bottom=None, *, align='center', data=None, **kwargs)
Axes.barh(y, width, height=0.8, left=None, *, align='center', data=None, **kwargs)

其中,x, y, height, width等参数自不必多说,而颜色、边框颜色等的定制参数,在**kwarg中,可通过下列参数来搞定

  • color 控制条形图颜色
  • edgecolor 控制条形图边框颜色
  • linewidth 控制条形图边框粗细
  • ecolor 控制误差线颜色
  • capsize 误差棒端线长度

上面的参数中,凡是涉及颜色的,均支持单个颜色和颜色列表,据此可对每个数据条进行定制。

定制误差棒颜色

下面就对条形图和误差棒的颜色进行定制

xs = np.arange(1,6)
errs = np.random.rand(5)
colors = ['red', 'blue', 'green', 'orange', 'pink']
plt.bar(xs.astype(str), xs, yerr=errs, color='white',
    edgecolor=colors, ecolor=colors)
plt.show()

其中,color表示条形图的数据条内部的颜色,此处设为白色。然后将数据条的边框和误差棒,均设为colors,即红色、蓝色、绿色、橘黄色以及粉色,最终得到效果如下

 到此这篇关于python绘制带有误差棒条形图的实现的文章就介绍到这了,更多相关python带有误差棒条形图内容请搜索aitechtogether.com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aitechtogether.com!

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