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python繪制帶有誤差棒條形圖的實現(xiàn)

 更新時間:2023年07月09日 16:08:40   作者:微小冷  
本文主要介紹了python繪制帶有誤差棒條形圖的實現(xiàn),文中通過示例代碼介紹的非常詳細,對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價值,需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧

bar和barh

matplotlib中,通過barbarh來繪制條形圖,分別表示縱向和橫向的條形圖。二者的輸入數(shù)據(jù)均主要為高度x和標簽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()

效果為

其中,左側(cè)為縱向的條形圖,右側(cè)為橫向的條形圖,二者分別由barbarh實現(xiàn)。

加入誤差棒

bar或者barh中,誤差線由xerr, yerr來表示,其輸入值為 1 × N 1\times N 1×N或者 2 × N 2\times N 2×N維數(shù)組。

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()

從代碼可知,縱向的條形圖和橫向的條形圖有著不同的誤差棒參數(shù),其中縱向的條形圖用yerr作為誤差棒;橫向條形圖用xerr做誤差棒,效果如圖所示

如果反過來,那么效果會非常滑稽

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()

在熟悉基礎(chǔ)功能之后,就可以對條形圖和誤差棒進行更高級的定制。barbarh函數(shù)的定義為

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等參數(shù)自不必多說,而顏色、邊框顏色等的定制參數(shù),在**kwarg中,可通過下列參數(shù)來搞定

  • color 控制條形圖顏色
  • edgecolor 控制條形圖邊框顏色
  • linewidth 控制條形圖邊框粗細
  • ecolor 控制誤差線顏色
  • capsize 誤差棒端線長度

上面的參數(shù)中,凡是涉及顏色的,均支持單個顏色和顏色列表,據(jù)此可對每個數(shù)據(jù)條進行定制。

定制誤差棒顏色

下面就對條形圖和誤差棒的顏色進行定制

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表示條形圖的數(shù)據(jù)條內(nèi)部的顏色,此處設(shè)為白色。然后將數(shù)據(jù)條的邊框和誤差棒,均設(shè)為colors,即紅色、藍色、綠色、橘黃色以及粉色,最終得到效果如下

 到此這篇關(guān)于python繪制帶有誤差棒條形圖的實現(xiàn)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)python帶有誤差棒條形圖內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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