（一）偏差棒圖----偏差置信區間的表示函數
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(0.1, 0.6, 10) y = np.exp(x) error = 0.05 + 0.15*x lower_error = error upper = 0.3*error error_limit = [lower_error, upper] plt.errorbar(x, y, yerr=error_limit, fmt=":o", ecolor="y", elinewidth=4, ms=5, mfc="c", mec="r", capsize=7, capthick=8) ''' yerr---->單一數值的非對稱形式偏差範圍 fmt----->數據點的標記樣式和數據點標記的鏈接線樣式 ecolor----->偏差棒的顏色 elinewidth----->偏差棒的線條粗細 ms-------->數據點的大小 mfc，mec------->數據點的標記顏色，數據點的標記邊緣顏色 capthick------->偏差棒邊界橫槓的厚度 capsize--------->偏差棒邊界橫槓的大小 ''' plt.xlim(0, 0.7) plt.show()
（二）帶偏差棒的柱狀圖spa
import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["LiSu"] mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False x = np.arange(5) y = [100, 68, 79, 91, 82] std_err = [4, 2, 6, 10, 5] error_attri = dict(elinewidth = 2, ecolor="black", capsize = 3) plt.bar(x, y, color = "c", width=0.6, align="center", yerr = std_err, error_kw=error_attri, tick_label=["園區1", "園區2", "園區3", "園區4", "園區5"]) ''' 帶偏差棒的柱狀圖的關鍵要點在於函數bar（）中關鍵字參數yerr的使用， 偏差棒的屬性和屬性值的控制都由關鍵字error_kw控制 ''' plt.xlabel("芒果種植區") plt.ylabel("收割量") plt.title("不一樣芒果種植區的單次收割量") plt.grid(True, axis="y", ls=":", lw=1, color="gray", alpha=.2) plt.show()
（三）帶偏差棒的條形圖3d
import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["LiSu"] mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False x = np.arange(5) y = [1200, 2400, 1800, 2200, 1600] std_err = [150, 100, 180, 130, 80] bar_width = 0.6 colors = ["#e41a1c", "#377eb8", "#4daf4a", "#984ea3", "#ff7f00"] plt.barh(x, y, bar_width, color = colors, align="center", xerr = std_err, tick_label=["家庭", "小說", "心理", "科技", "兒童"]) ''' 帶偏差棒的柱狀圖的關鍵要點在於函數bar（）中關鍵字參數yerr的使用， 偏差棒的屬性和屬性值的控制都由關鍵字error_kw控制 ''' plt.xlabel("訂購數量") plt.ylabel("圖書種類") plt.title("大型圖書展銷會的不一樣圖書種類的採購狀況") plt.grid(True, axis="x", ls=":", color="gray", alpha=.2) plt.xlim(0, 2600) plt.show()