误差条在matplotlib barchart中的极限处。

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我想让误差条显示在置信区间的极限,而不是在中心。

我想要的是这样的。

enter image description here

但我得到的是这个

enter image description here

我用这个来绘制柱状图

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()
matplotlib data-visualization seaborn
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误差条的显示符合预期。你为x误差设置了一个0.1的值,然而在你的预期结果图中,并没有x误差条,所以我们可以将其删除。其次,我们可以增加 capsize 误差条,使它们实际可见,通过使用 capsize= 在呼吁 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()

enter image description here

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