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本篇文章将讨论使用 Python 中 Matplotlib 的 errorbar() 函数绘制带有误差线的数据。

Python 错误栏

有些值不是 100% 准确，它们包含一些误差，例如电阻器的值。电阻值具有 10% 的容差或误差。这意味着该值不准确，但它可以在 10% 的范围内变化。

Python 中的误差线用于绘制误差以及绘图中的数据点，以显示值中存在的误差。要在 Python 中绘制带有误差线的数据，我们可以使用 Matplotlib 的 errorbar() 函数。

例如，让我们绘制一些随机数据并为每个值添加误差线。请参阅下面的代码。

import matplotlib.pyplot as plt

x_values = [1,2,3,4]
y_values = [1,2,3,4]
y_error = [0.9,0.5,0.75,0.25]

plt.errorbar(x_values, y_values,  yerr=y_error)
plt.show()

输出：

在这个例子中，我们只在 y 轴上添加了错误，但我们也可以在 x 轴上添加错误。上述输出中的条形图是垂直的，但在 x 轴错误的情况下，条形图将是水平的。

每个条的长度取决于用它指定的误差值。误差向量的大小应与数据向量相同。

errorbar() 函数有一个参数 fmt，它可以设置绘图中使用的线条的属性，例如线条样式、颜色和标记符号。

默认线条样式是实线，但我们可以将其更改为虚线 --、点划线 -. 或虚线:。默认颜色是蓝色，但我们可以将其更改为任何颜色，如绿色或红色，使用颜色的第一个字母，如 r 代表红色。

我们还可以添加一个标记符号，例如 o 代表圆形，d 代表菱形，而*代表星形标记。我们可以使用 ms 参数来更改标记的大小。

例如，让我们在上图中添加一个 x 轴误差并更改线型、颜色和标记。请参阅下面的代码。

import matplotlib.pyplot as plt

x_values = [1,2,3,4]
y_values = [1,2,3,4]
y_error = [0.9,0.5,0.75,0.25]
x_error = [0.5,0.5,0.5,0.5]

plt.errorbar(x_values, y_values,  yerr=y_error, xerr=x_error, fmt = '--ro', ms=10)
plt.show()

输出：

我们还可以使用 markeredgecolor 或 mec 参数更改其他标记属性，例如使用 markeredgecolor 或 mec 参数更改标记面颜色，使用 markerfacecolor 或 mfc 使用 markeredgewidth 或 mew 参数更改标记边缘宽度.

我们还可以更改误差线的属性，例如误差线的颜色、线宽、大写大小和大写厚度。默认情况下，误差线的颜色将与线条样式的颜色相同，但我们可以使用颜色名称或颜色名称的第一个字母并使用 ecolor 参数将其更改为任何颜色。

默认情况下，误差线的宽度将与线条样式的宽度相同，但我们可以使用 elinewidth 参数将其更改为任意宽度。默认情况下，cape 大小和厚度为零，但我们可以使用 capsize 和 capthick 参数将其更改为任何浮点值。

例如，让我们更改上面提到的误差线的属性。请参阅下面的代码。

import matplotlib.pyplot as plt

x_values = [1,2,3,4]
y_values = [1,2,3,4]
y_error = [0.9,0.5,0.75,0.25]
x_error = [0.5,0.5,0.5,0.5]

plt.errorbar(x_values, y_values,  yerr=y_error, xerr=x_error, fmt = '--ro', ms=10, ecolor='g', elinewidth = 3, capsize = 10, capthick = 3)
plt.show()

输出：

我们还可以使用 errorevery 参数隐藏某些点上的误差线。默认情况下，此参数的值为 1，但我们可以将其更改为整数值。例如，如果我们将 errorevery 参数的值设置为 2，误差线将出现在一半的点上。