关于python：绘制均值和标准差

2024-04-12 13:55| 来源: 网络整理| 查看: 265

我在不同的x点上有几个函数值。我想在python中绘制均值和标准差，就像这个SO问题的答案一样。我知道使用matplotlib一定很容易，但是我不知道可以做到这一点的函数名称。有人知道吗？

相关讨论 matplotlib.org/gallery.html

plt.errorbar可用于绘制x，y错误数据(与通常的plt.plot相反)

12345678910import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) y = np.power(x, 2) # Effectively y = x**2 e = np.array([1.5, 2.6, 3.7, 4.6, 5.5]) plt.errorbar(x, y, e, linestyle='None', marker='^') plt.show()

plt.errorbar接受与plt.plot相同的参数，并带有附加的yerr和xerr，它们默认为无(即，如果将它们保留为空白，它将用作plt.plot)。

相关讨论要在蜡烛的顶部和底部添加那些小的水平线，请指定capsize选项。例如。到plt.errorbar(x，y，e，linestyle = None，marker = ^，capsize = 3)

您可以通过以下示例找到答案：errorbar_demo_features.py

1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738""" Demo of errorbar function with different ways of specifying error bars. Errors can be specified as a constant value (as shown in `errorbar_demo.py`), or as demonstrated in this example, they can be specified by an N x 1 or 2 x N, where N is the number of data points. N x 1: Error varies for each point, but the error values are symmetric (i.e. the lower and upper values are equal). 2 x N: Error varies for each point, and the lower and upper limits (in that order) are different (asymmetric case) In addition, this example demonstrates how to use log scale with errorbar. """ 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 # error bar values w/ different -/+ errors lower_error = 0.4 * error upper_error = error asymmetric_error = [lower_error, upper_error] fig, (ax0, ax1) = plt.subplots(nrows=2, sharex=True) ax0.errorbar(x, y, yerr=error, fmt='-o') ax0.set_title('variable, symmetric error') ax1.errorbar(x, y, xerr=asymmetric_error, fmt='o') ax1.set_title('variable, asymmetric error') ax1.set_yscale('log') plt.show()

绘制以下内容：

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