Python中的 Matplotlib.axes.Axes.errorbar()

介绍：

Matplotlib是一个Python绘图库，它以数据可视化为中心，提供了大量的绘图工具。在Matplotlib中，errorbar()函数通过在数据点周围绘制误差线或误差条来可视化数据误差或不确定性。它是Matplotlib.axes.Axes类中的一个函数，我们可以通过调用该函数来创建误差条图形。

语法：

Matplotlib.axes.Axes.errorbar(x, y, yerr=None, xerr=None, fmt='', ecolor=None, elinewidth=None, capsize=None, barsabove=False, lolims=False, uplims=False, xlolims=False, xuplims=False, errorevery=1, capthick=None, **kwargs)

参数：

• x：x轴数据，可以是单个数组或一系列数组。

• y：y轴数据，可以是单个数组或一系列数组。

• yerr：y轴方向的误差。可以是单个值(标量)、一组值，也可以是一组值的上下限通过（2，N）数组传递，以标示对称或非对称误差，如果为None，则不显示误差条。

• xerr：x轴方向的误差。它的用法与yerr相同。

• fmt：设置数据点的样式和连接类型，默认为 ''。

• ecolor：指定误差线的颜色，默认为 None。

• elinewidth：指定误差线宽度，默认为 None。

• capsize：指定误差距离出画布的距离，默认为 None。

• barsabove：在图表中如果为True,误差条将被绘制在数据点上方。

• lolims：可为数组的布尔型或单个布尔型。如果为True，将绘制左边的水平直线并用箭头标记。

• uplims：如果为True，将绘制右侧的水平直线并用箭头标记。

• xlolims：如果为True，则绘制底部垂直线并使用箭头进行标记。

• xlolims：如果为True，则右边图的垂直线将被绘制并用箭头标记。

• errorevery：设置组合错误条形图形，例如裸条形图中的成对误差条，设置为数值N，用于绘制每N个i。

• capthick：设置误差线末端的帽线的厚度。

• **kwargs：其他可选参数。

返回值：

返回图表中使用的错误条形对象，用于进一步自定义错误条形图。

示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.arange(0, 10, 1)
y = x*x

fig, ax = plt.subplots()

ax.errorbar(x, y, xerr=0.3, yerr=0.2, fmt='o', capsize=5)

plt.show()

示例结果：

该示例以x为自变量，以y为因变量，绘制了一个基本的误差条形图形，其x误差和y误差都为0.3和0.2。fmt='o'指定了用圆圈标记数据点，capsize=5指定了误差线末端的帽线的大小为5。