我试图让误差条显示在置信区间的限制处,而不是在中心。
我想要的是这个:
但我得到的是:
为了绘制条形图,我使用了这个:
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
np.random.seed(12345)
df = pd.DataFrame([np.random.normal(32000,200000,3650),
np.random.normal(43000,100000,3650),
np.random.normal(43500,140000,3650),
np.random.normal(48000,70000,3650)],
index=[1992,1993,1994,1995])
df1 = df.T
df1.columns = ['1992', '1993','1994','1995']
a = df1.describe()
means = a.loc['mean'].values.tolist()
stdevs = a.loc['std'].values.tolist()
counts = a.loc['count'].values.tolist()
index = np.arange(len(df1.columns))
CI = []
for i in range(len(means)):
CIval = 1.96*stdevs[i]/(counts[i]**(0.5))
CI.append(CIval)
#print(means, CI)
plt.figure()
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10,10))
ax.set_xticks(index)
ax.set_xticklabels(df1.columns)
plt.bar(index, means, xerr = 0.1, yerr=CI)
plt.tight_layout()
plt.show()
最佳答案
误差条按预期显示。您已为 x 错误设置了 0.1 值,但是在您的预期结果图像中,没有 x 错误栏,因此我们可以将其删除。其次,我们可以增加capsize
您的误差线,以便使用 capsize=
实际上可以看到它们在调用 plt.bar()
:
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
np.random.seed(12345)
df = pd.DataFrame([np.random.normal(32000,200000,3650),
np.random.normal(43000,100000,3650),
np.random.normal(43500,140000,3650),
np.random.normal(48000,70000,3650)],
index=[1992,1993,1994,1995])
df1 = df.T
df1.columns = ['1992', '1993','1994','1995']
a = df1.describe()
means = a.loc['mean'].values.tolist()
stdevs = a.loc['std'].values.tolist()
counts = a.loc['count'].values.tolist()
index = np.arange(len(df1.columns))
CI = []
for i in range(len(means)):
CIval = 1.96*stdevs[i]/(counts[i]**(0.5))
CI.append(CIval)
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10,10))
ax.set_xticks(index)
ax.set_xticklabels(df1.columns)
plt.bar(index, means, yerr=CI, capsize=10)
plt.tight_layout()
plt.show()
关于matplotlib - matplotlib条形图中极限处的误差线,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/50330998/