这篇教程python绘制带有误差棒条形图的实现写得很实用，希望能帮到您。
bar和barh在matplotlib中，通过bar和barh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 pltimport numpy as npx = 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bar和barh实现。
加入误差棒在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。bar和barh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wanshiok.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wanshiok.com！
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