误差条限制选择

uplims使用参数、lolims的有选择地在误差线上绘制下限和/或上限符号的图示errorbar。

或者，您可以使用 2xN 值仅在一个方向上绘制误差线。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt


fig = plt.figure()
x = np.arange(10)
y = 2.5 * np.sin(x / 20 * np.pi)
yerr = np.linspace(0.05, 0.2, 10)

plt.errorbar(x, y + 3, yerr=yerr, label='both limits (default)')

plt.errorbar(x, y + 2, yerr=yerr, uplims=True, label='uplims=True')

plt.errorbar(x, y + 1, yerr=yerr, uplims=True, lolims=True,
             label='uplims=True, lolims=True')

upperlimits = [True, False] * 5
lowerlimits = [False, True] * 5
plt.errorbar(x, y, yerr=yerr, uplims=upperlimits, lolims=lowerlimits,
             label='subsets of uplims and lolims')

plt.legend(loc='lower right')

<matplotlib.legend.Legend object at 0x7f2d014dd390>

同样xuplims和xlolims可用于水平xerr 误差线。

fig = plt.figure()
x = np.arange(10) / 10
y = (x + 0.1)**2

plt.errorbar(x, y, xerr=0.1, xlolims=True, label='xlolims=True')
y = (x + 0.1)**3

plt.errorbar(x + 0.6, y, xerr=0.1, xuplims=upperlimits, xlolims=lowerlimits,
             label='subsets of xuplims and xlolims')

y = (x + 0.1)**4
plt.errorbar(x + 1.2, y, xerr=0.1, xuplims=True, label='xuplims=True')

plt.legend()
plt.show()

参考

此示例中显示了以下函数、方法、类和模块的使用：

• matplotlib.axes.Axes.errorbar/matplotlib.pyplot.errorbar