首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

使用pyplot在errorbar上限上方打印文本

在使用pyplot绘制errorbar时,可以通过annotate函数在上限上方打印文本。annotate函数可以在图形中的指定位置添加注释文本,并可以指定箭头的样式。

下面是一个示例代码:

代码语言:python
代码运行次数:0
复制
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成示例数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [1, 2, 3, 4, 5]
y_err = [0.5, 0.3, 0.8, 0.2, 0.4]

# 绘制errorbar
plt.errorbar(x, y, yerr=y_err, fmt='o', capsize=5)

# 在上限上方打印文本
for i in range(len(x)):
    plt.annotate(f"Error: {y_err[i]}", (x[i], y[i] + y_err[i]), xytext=(x[i], y[i] + y_err[i] + 0.2),
                 arrowprops=dict(arrowstyle='->'))

# 设置图形标题和坐标轴标签
plt.title("Errorbar with Text")
plt.xlabel("X")
plt.ylabel("Y")

# 显示图形
plt.show()

在这个示例中,我们使用了errorbar函数绘制了带有误差线的散点图。然后,通过annotate函数在每个数据点的上方打印了对应的误差值。annotate函数的第一个参数是要显示的文本内容,第二个参数是注释的位置,第三个参数是文本的位置,通过arrowprops参数可以设置箭头的样式。

这是一个简单的示例,你可以根据实际需求进行修改和扩展。关于pyplot的更多信息和使用方法,你可以参考腾讯云的Matplotlib产品文档:Matplotlib产品文档

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

预测随机机器学习算法实验的重复次数

本教程中,您将探索统计方法,您可以使用它们来估计正确的重复次数,以有效地表征随机机器学习算法的性能。...这是有用的,因为我们将知道真正的人口平均数和标准误差,这是我们真实的情况下不知道的。 我们将使用60为平均分,标准偏差是10。...() # histogram results.hist() pyplot.show() 运行示例:首先打印统计信息。...我们也可以使用标准误差作为平均模型技能的置信区间。 例如,未知人口平均模型的性能有95%的可能性在上限和下限之间。 请注意,此方法仅适用于适度和大量的重复,例如20或更多。...conf = stderr * 1.96 means.append(mean_rmse) confidence.append(conf) # line plot of cumulative values pyplot.errorbar

1.9K40

比较(一)利用python绘制条形图

barplot函数快速绘制 sns.barplot( x="total_bill", y="day", data=tips, estimator=sum, errorbar...plot.bar函数快速绘制 grouped_tips.plot.bar(x='day', y='total_bill', rot=0) plt.show() 定制多样化的条形图 自定义条形图一般是结合使用场景对相关参数进行修改...yerr=err, alpha=0.5, ecolor='black', capsize=10) plt.xticks(x_pos, bars) plt.title('添加误差线') # 增加数值文本信息...bar.get_width()/2.0, yval, int(yval), va='bottom') # va参数代表垂直对齐方式 plt.xticks(x_pos, bars) plt.title('增加数值文本信息...plt.show() 总结 以上通过seaborn的barplot、matplotlib的bar和pandas的bar快速绘制条形图,并通过修改参数或者辅以其他绘图知识自定义各种各样的条形图来适应相关使用场景

11710
  • Matplotlib从入门到精通02-层次元素和容器

    前两者处理程序和计算机的底层交互的事项,第三项Artist就是具体的调用接口来做出我们想要的图,比如图形、文本、线条的设定。...直接在plot()函数中设置 通过获得线对象,对线对象进行设置 获得线属性,使用setp()函数设置 from matplotlib import pyplot as plt # 设置x和y...,打印ax.lines后可以看到matplotlib底层创建了两个Line2D对象 # plt.show() 输出为: 2....matplotlib基础绘图命令之errorbar 官方文档errorbar pyplot里有个专门绘制误差线的功能,通过errorbar类实现,它的构造函数: matplotlib.pyplot.errorbar...:指定error bar的颜色 elinewidth:指定error bar的线条宽度 绘制errorbar import numpy as np import matplotlib.pyplot

    45420

    Matplotlib绘图基础

    为图添加标题:title 图上添加文字: figtext 轴系列上添加文字:text 设置网格: grid 设置多重绘图:hold 使用紧密布局:tight_layout 改变刻度和刻度标签的样式...:tick_params / ticklabel_format 设置最小刻度:minorticks_off / minorticks_on 多个子图上方绘制超级标题:suptitle 为图表添加数据表...获取图表标签:get_figlabels 获取图表数目:get_fignums 3.1.3 辅助线函数 水平竖直线:axhline / axvline 水平竖直域:axhspan / axvspan 误差棒:errorbar...API封装成对象的成员函数,建议使用这些成员函数,更加利于理解绘图过程 ---- 4.Example import re import numpy as np import matplotlib.pyplot...---- 5.参考资料: [1] matplot.pyplot api documents[https://matplotlib.org/api/pyplot_summary.html] [2] matplot.axes

    2.9K70

    【matplotlib】2-使用统计函数绘制简单图形

    文章目录 使用统计函数绘制简单图形 1.函数bar()--用于绘制柱状图 2.函数barh()--用于绘制条形图 3.函数hist()--用于绘制条形图 4.函数pie()--用于绘制饼图 5.函数polar...()--用于绘制极线图 6.函数scatter()--用于绘制气泡图 7.函数stem()--用于绘制棉棒图 8.函数boxplot()--用于绘制箱线图 9.函数errorbar()--用于绘制误差棒图...使用统计函数绘制简单图形 1.函数bar()–用于绘制柱状图 函数功能: x轴上绘制定性数据的分布特征 调用签名: plt.bar(x, y) 参数说明: x: 标示x轴上的定性数据的类别 y...()–用于绘制误差棒图 函数功能: 绘制y轴方向或者x轴方向的误差范围 调用签名: plt.errorbar(x, y, yerr=a, xerr=b) 参数说明: x: 数据点的水平位置 y: 数据点的垂直位置...np.linspace(0.1, 0.6, 6) y = np.exp(x) plt.errorbar(x, y, fmt='bo:', yerr=0.2, xerr=0.02) plt.xlim(

    1.3K10

    数据可视化基础与应用-03-matplotlib库从入门到精通01-05

    打印ax.lines后可以看到matplotlib底层创建了两个Line2D对象 # plt.show() 输出为: 2....基础绘图命令之errorbar 官方文档errorbar pyplot里有个专门绘制误差线的功能,通过errorbar类实现,它的构造函数: matplotlib.pyplot.errorbar(x...2.使用subplot这样基于pyplot模式绘制子图 还有种方式是使用subplot这样基于pyplot模式的写法,每次指定位置新建一个子图,并且之后的绘图操作都会指向当前子图,本质上subplot...通过一个综合例子,以OO模式展示这些API是如何控制一个图像中各部分的文本之后的章节我们再详细分析这些api的使用技巧 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot...legend handle(图例句柄) 用于图例中生成适当图例条目的原始对象 图例的绘制同样有OO模式和pyplot模式两种方式,写法都是一样的,使用legend()即可调用。

    78810

    简单python脚本实例画图-Python使用统计函数绘制简单图形实例代码

    参考链接: Python | 使用XlsxWriter模块Excel工作表中绘制条形图 前言 Matplotlib 是 Python 的绘图库。...它可与 NumPy 一起使用,提供了一种有效的 MatLab 开源替代方案。 它也可以和图形工具包一起使用,如 PyQt 和 wxPython。..."j","b","p"],hatch="/") plt.xlabel("箱子编号") plt.ylabel("箱子重量(kg)") plt.show() 2. 2、函数barh()--用于绘制条形图 y...) plt.title("随机数生成器抗干扰能力的稳定性") plt.grid(axis="y",ls=":",lw=1,color="gray",alpha=0.4) plt.show() 9.函数errorbar...) y = np.exp(x) plt.errorbar(x,y,fmt="bo:",yerr=0.2,xerr=0.02) plt.xlim(0,0.7) plt.show() 总结 以上就是这篇文章的全部内容了

    1.2K30

    呜呼~喜提JB全家桶!

    诚然可以短时间内使用,但是长远的角度来看,不能升级,有了新特性不能体验,更换环境麻烦(因为破解一般是需要替换一些固定位置的文件,如果你环路环境,这些文件没有带过去的话,就会破解失败),总之是比较难受的...这里也可以使用Tool工具来统一管理 不过我们也可以期待一下,他们新的编辑器,这不就是指名道姓的要操VSCode。...坐等邀请 DS之前我使用锅一段时间,感觉体验良好,那个时候还不要钱,直到有一天我一开IDE和我要钱,我就知道,穷逼过滤器起作用了。 直接卸载: 破解?...白色的背景好像更好看,绘制的是误差线 其中运行的变量可以看到 可以单独的去看 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.arange...(x, y1, yerr=y1err) ax0.errorbar(x, y2, yerr=y2err) ax1.set_title('only every 6th errorbar') ax1.errorbar

    87720

    数据科学 IPython 笔记本 8.6 可视化误差

    基本的误差栏 可以使用单个 Matplotlib 函数调用,创建基本误差栏: %matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt plt.style.use...(x, y, yerr=dy, fmt='.k'); 这里fmt是控制线和点外观的格式代码,与plt.plot中使用的简写语法相同,“简单的折线图”和“简单的散点图”中概述。...除了这些基本选项之外,errorbar函数还有许多选项可以微调输出。使用这些附加选项,你可以轻松自定义误差栏绘图的美感。...我经常发现它有用,特别是拥挤的绘图中,使误差栏比点本身更浅: plt.errorbar(x, y, yerr=dy, fmt='o', color='black', ecolor...对于可用选项的更多信息,请参阅plt.errorbar的文档字符串。 连续误差 某些情况下,希望连续数量上显示误差栏。

    29220

    SciencePlots 基本语法及特点

    SciencePlots 库实现 LaTeX 编写样式需要使用计算机上安装 LaTeX。 其余类型操作系统安装步骤参考 SciencePlots 官方教程即可。...将软件的安装路径添加到系统环境变量中 安装了上述两款软件后,用户还需要将它们的安装路径添加到系统环境变量中,具体为“\...\miktex\bin\x64”和“\......SciencePlots 中多种绘图风格示例, (a)为 Matplotlib 的默认颜色主题和绘图风格 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot...此外,使用该库的绘图风格时,读者可通过plt.style.use('science') 设置全局绘图风格,也可通过以下语句来临时使用绘图风格。...with plt.style.context('science '): plt.figure() plt.plot(x,y) plt.show() 建议使用全局设置,因为使用临时绘图风格,特别是使用

    54230

    贝叶斯推理三种方法:MCMC 、HMC和SBI

    点击上方“Deephub Imba”,关注公众号,好文章不错过 ! 对许多人来说,贝叶斯统计仍然有些陌生。因为贝叶斯统计中会有一些主观的先验,没有测试数据的支持下了解他的理论还是有一些困难的。...数据 我们的例子是具有倾斜背景的噪声数据中找到峰值的问题,这可能出现在粒子物理学和其他多分量事件过程中。...首先生成数据: %matplotlib inline %config InlineBackend.figure_format = 'svg' import matplotlib.pyplot as...但是使用样本来生成新数据则要简单得多,因为这个可视化我们对数据空间有更多的理解。...为了简单起见,我们使用的框架是 jax。因为一般情况下在 numpy 中实现的函数都可以 jax 中的进行类比的替换,而jax可以自动计算函数的梯度。 另外还需要计算概率分布梯度的能力。

    58130

    一起来学matlab-matlab学习笔记8 基本绘图命令_3 特殊图形绘制

    本文为matlab自学笔记的一部分,之所以学习matlab是因为其真的是人工智能无论是神经网络还是智能计算中日常使用的,非常重要的软件。...饼形图 统计学中,经常要使用饼形图来表示个统计量占总量的份额,饼形图可以显示向量或矩阵中的元素占总体的百分比。MATLAB中使用pie来绘制二维饼形图。...误差条形图 一条曲线上,可以在数据点的位置包括误差线,方便用户观察此处误差的变化范围。可以通过errorbar函数来绘制沿曲线的误差柱状图。...误差条分布y(i)上方的长度为u(i),下方的长度为l(i).字符串s设置颜色和线型。 x=0:pi/10:pi; y=exp(x)....*sin(x); e=std(y)*ones(size(x)); % e表示误差棒的长度 errorbar(x,y,e) ?

    1.2K10

    使用统计函数绘制简单图形

    本节将从基础统计图形函数的功能、调用方式、参数说明和代码展示来探索统计函数的基本使用方法。由于不可能涉及到所有方面,如果有不全之处,可以评论或者网上查询。...1 bar()函数——柱状图 函数功能:x轴上绘制定性数据的分布特征 调用方式:plt.bar(x, y) 参数说明: x:标识x轴上的定性数据类别 y:每种定性数据的数量 代码展示: import...matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] #控制中文字体正常显示...确定对齐方向,一般居中对齐,值为'center',为默认值,也是推荐值 color:柱体颜色,可以用颜色名称,也可以用十六进制颜色值 tick_label:x轴的标签,参数是一个列表 hatch:填充项,一般使用...()——误差棒图 函数功能:绘制x方向或y方向的误差范围 调用方式:plt.errorbar(x, y, yerr = a, xerr = b) 参数说明: x:数据点水平位置 y:数据点垂直位置

    74910
    领券