import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x_ticks = ("Thing 1", "Thing 2", "Other thing", "Yet another thing") x_1 = np.arange(1, 5) x_2 = x_1 + 0.1
"""
参数个数情况： np.arange()函数分为一个参数，两个参数，三个参数三种情况
1）一个参数时，参数值为终点，起点取默认值0，步长取默认值1。
2）两个参数时，第一个参数为起点，第二个参数为终点，步长取默认值1。
3）三个参数时，第一个参数为起点，第二个参数为终点，第三个参数为步长。其中步长支持小数。
"""
y_1 = np.random.choice(np.arange(1, 7, 0.1), 4) y_2 = np.random.choice(np.arange(1, 7, 0.1), 4)
#numpy.random.choice(a, size=None, replace=True, p=None)
#从a(只要是ndarray都可以，但必须是一维的)中随机抽取数字，并组成指定大小(size)的数组
#replace:True表示可以取相同数字，False表示不可以取相同数字
#数组p：与数组a相对应，表示取数组a中每个元素的概率，默认为选取每个元素的概率相同。 err_1 = np.random.choice(np.arange(0.5, 3, 0.1), 4) err_2 = np.random.choice(np.arange(0.5, 3, 0.1), 4)
# 绘制置信区间图 plt.errorbar(x=x_1, y=y_1, yerr=err_1, color="black", capsize=3, linestyle="None", marker="s", markersize=7, mfc="black", mec="black") plt.errorbar(x=x_2, y=y_2, yerr=err_2, color="gray", capsize=3, linestyle="None", marker="s", markersize=7, mfc="gray", mec="gray") plt.xticks(x_1, x_ticks, rotation=90) plt.tight_layout() plt.show()
输出图像如下所示：
?
原文：https://www.cnblogs.com/shona/p/12201313.html