本节主要分2个内容：1. 实现对柱状图添加误差棒； 2. 实现并列型带误差棒柱状图

补充参数信息

xerr, yerr: 分别针对水平、垂直型误差

error_kw: 设置误差记号的相关参数，包括elinewidth设置线型粗细，ecolor设置颜色，capsize设置顶部横线大小

最简的实现

import matplotlib.pyplot as plt

x=[1,2,3,4,5]

#数据集

y=[20,44,21,64,46]

#误差列表

std_err=[1,2,5,3,2]

error_params=dict(elinewidth=4,ecolor='coral',capsize=5)#设置误差标记参数

#绘制柱状图，设置误差标记以及柱状图标签

plt.bar(x,y,color=['b','g','yellow','orange','gray'],yerr=std_err,error_kw=error_params,\

tick_label=['blue','green','yellow','orange','gray'])

#显示图形

plt.show()

显示效果

误差柱状图在现实数据中往往正向差异和负向差异不一样，这个时候的解决办法是将yerr修改为一个[2,N]的数组，如上例中，将std_err修改为[(1,2,5,3,2),(1,1,1,1,1)]，其效果如下：

修改yerr参数图中可看出误差列表顺序为[负向误差，正向误差]。

2. 并列型带误差棒柱状图

实现思路：1. 两个数据集，两个误差棒；2. 分别对误差棒进行设置。

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

x=np.arange(5)

#数据集

y1=[20,44,21,64,46]

y2=[10,37,24,41,40]

#误差列表

std_err1=[1,2,5,3,2]

std_err2=[2,4,3,1,2]

tick_label=['blue','green','yellow','orange','gray']

error_params1=dict(elinewidth=3,ecolor='crimson',capsize=4)#设置误差标记参数

error_params2=dict(elinewidth=3,ecolor='blueviolet',capsize=4)#设置误差标记参数

#设置柱状图宽度

bar_width=0.4

#绘制柱状图，设置误差标记以及柱状图标签

plt.bar(x,y1,bar_width,color=['b','g','yellow','orange','gray'],yerr=std_err1,error_kw=error_params1,label='tag A')

plt.bar(x+bar_width,y2,bar_width,color=['b','g','yellow','orange','gray'],yerr=std_err1,error_kw=error_params2,label='tag B')

plt.xticks(x+bar_width/2,tick_label)#设置x轴的标签

#设置网格

plt.grid(True,axis='y',ls=':',color='r',alpha=0.3)

#显示图例

plt.legend()

#显示图形

plt.show()

效果如下

并列型带误差棒柱状图其中，关于网格的设置可参考网格设置，其中axis参数是设置显示哪个方向的网格，可选{'both' (default), 'x', or 'y'}，上图设置为'y'。