散点图与xerr和yerr与matplotlib

时间:2012-05-22 17:39:45

标签: python plot matplotlib

我希望将两个阵列的位置可视化。我的表看起来像这样

    Number          Description      value_1  value_2  err_1 err_2
         1          descript_1       124.46   124.46   22.55  54.2
         2          Descript_2       8.20     50.2     0.37   0.1 
         3          Descript_2       52.55    78.3     3.77   2.41
         4          Descript_2       4.33     778.8    0.14   1.78

我基本上想要的是这样的: scatterplot with two errorbars

所以在这个情节中,每个点基本上都有三个属性: 1. xerror bar 2. yerror酒吧 3.描述这一点代表什么。

我有一种感觉,这可以用matplotlib优雅地完成,虽然我尝试了一些错误栏的东西,并没有完全给我我期望的东西。我还没有找到如何将标题放在情节中。

2 个答案:

答案 0 :(得分:8)

听起来你想要这样的东西?

import matplotlib.pyplot as plt

x = [124.46, 8.20, 52.55, 4.33]
y = [124.46, 50.2, 78.3, 778.8]
xerr = [54.2, 0.1, 2.41, 1.78]
yerr = [22.55, 0.37, 3.77, 0.14]

descrip = ['Atom 1', 'Atom 2', 'Atom 3', 'Atom 4']


plt.errorbar(x, y, xerr, yerr, capsize=0, ls='none', color='black', 
            elinewidth=2)

for xpos, ypos, name in zip(x, y, descrip):
    plt.annotate(name, (xpos, ypos), xytext=(8, 8), va='bottom',
                textcoords='offset points')

plt.show()

enter image description here

errorbar就像plot一样。如果您想要一个“散点图”,那么您需要指定linestyle='none'(或等效地,ls='none')。根据您的绘图,您不希望在错误栏上设置上限,因此我指定了capsize=0。同样,你似乎想要错误的行使用相当粗的行,因此elinewidth=2

如果您想要除错误栏之外的标记,只需将marker='o'(或您想要的任何标记样式)指定为errorbar

annotate是在地块上注释点的最简单方法。在这里,我已经指定注释应该放在每个测量的右上方8 points

答案 1 :(得分:0)

不会

import matplotlib.pyplot as plt

x = [100, 200, 300, 400]
y = [100, 200, 300, 400]
xerr = [100, 100, 100, 100]
yerr = [20, 20, 20, 20]

plt.errorbar(x, y, xerr, yerr, ls='none')
plt.show()

表示错误条位于错误的轴上?

pyplot.errorbar

matplotlib.pyplot.errorbar(x, y, yerr=None, xerr=None, fmt=u'', ecolor=None, elinewidth=None, capsize=3, barsabove=False, lolims=False, uplims=False, xlolims=False, xuplims=False, errorevery=1, capthick=None, hold=None, **kwargs)

请注意,yerr先于xerr,所以

plt.errorbar(x, y, xerr, yerr, ls='none')

使你的误差条向后 - yerr = xerr,xerr = yerr。 是使用命名args的好时机:

plt.errorbar(x, y, xerr=xerr, yerr=yerr, ls='none')