matplotlib & pandas

Python/matplotlab/gallery/statistics/errorbar_features.md

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+# 误差条形图的不同方法
+
+可以将错误指定为常数值(如errorbar_demo.py中所示)。但是，此示例通过指定错误值数组来演示它们的不同之处。
+
+如果原始x和y数据的长度为N，则有两个选项：
+
+1. 数组形状为(N,):
+    每个点的误差都不同，但误差值是对称的(即，上下两个值相等)。
+1. 数组形状为(2, N):
+    每个点的误差不同，并且下限和上限(按该顺序)不同(非对称情况)。
+
+此外，此示例演示如何使用带有误差线的对数刻度。
+
+![](https://matplotlib.org/_images/sphx_glr_errorbar_features_001.png)
+
+```python
+import numpy as np
+import matplotlib.pyplot as plt
+
+# example data
+x = np.arange(0.1, 4, 0.5)
+y = np.exp(-x)
+
+# example error bar values that vary with x-position
+error = 0.1 + 0.2 * x
+
+fig, (ax0, ax1) = plt.subplots(nrows=2, sharex=True)
+ax0.errorbar(x, y, yerr=error, fmt='-o')
+ax0.set_title('variable, symmetric error')
+
+# error bar values w/ different -/+ errors that
+# also vary with the x-position
+lower_error = 0.4 * error
+upper_error = error
+asymmetric_error = [lower_error, upper_error]
+
+ax1.errorbar(x, y, xerr=asymmetric_error, fmt='o')
+ax1.set_title('variable, asymmetric error')
+ax1.set_yscale('log')
+plt.show()
+```
+
+## 下载这个示例
+            
+- [下载python源码: errorbar_features.py](https://matplotlib.org/_downloads/errorbar_features.py)
+- [下载Jupyter notebook: errorbar_features.ipynb](https://matplotlib.org/_downloads/errorbar_features.ipynb)
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