在Python的數據可視化中，matplotlib庫是最為常用和最為經典的二維數據繪圖庫，因此如果在Python編程中，想要繪製漂亮的圖表，首先你要掌握matplotlib庫中的函數使用方法，最近和大家一直在探討如何用Python繪製圖表的內容，那麼今天呢，咱們繼續來聊聊Python數據可視化中有關圖表的繪製問題。
今天我們來探討一下新的圖表的繪製，它就是在很多科學實驗中常用的誤差棒圖，它可以很直觀的將在實驗中的測量誤差或試驗誤差在圖表中顯現出來，誤差棒圖是一類很理想的統計圖表圖形。
首先咱們來說一種場景，比如通過抽樣的方式咱們獲得了樣本，對總體參數進行估計會由於樣本的隨機性而導致參數估計值出現波形，這時呢，就會需要用誤差置信區間的方式來表示對總體參數的可靠範圍，這就用到了今天咱們要聊的誤差棒圖。
顧名思義，誤差棒圖中的誤差棒是重點，而且誤差棒的計算也有很多方式，比如常見的單一數值、標準差和置信區間等，而且誤差棒的可視化展示效果也有很多樣式，比如常見的水平誤差棒、垂直誤差棒和對稱誤差棒等。
好啦，下面咱們就舉個「慄子」來加深一下對誤差棒圖的了解，以及熟悉生成誤差棒圖的步驟吧：
上面就是咱們所編寫的用於生成誤差棒圖的程序，其中方框中的errorbar()函數是用於生成誤差棒圖的經典函數，下面咱們就來解析一下這個函數吧，只有了解和掌握了這個函數中各個參數的含義就可以生成自己所需的誤差棒圖了。
plt.errorbar(x_axis,y_axis,yerr=error_limit,fmt=':o',ecolor='g',elinewidth=4,ms=5,mfc='c',mec='r',capthick=1,capsize=2)
上面errorbar()函數中的第一個參數x_axis和第二個參數y_axis分別表示數據點的x坐標和y坐標位置；
第三個參數yerr表示的是單一數值的非對稱形式誤差的範圍，可以看到上面咱們給這個參數賦值為error_limit，表示的是誤差棒的垂直方向的誤差範圍，當然也可以用參數xerr來表示誤差棒在水平方向的誤差範圍；
第四個參數fmt表示數據點的標記樣式和數據點標記的連接線樣式，可以看到上面咱們給fmt賦值為「:o」；
第五個參數ecolor表示誤差棒的顏色，可以看到上面咱們給這個參數賦值為綠色「g」；
第六個參數elinewidth表示誤差棒的線條粗細；
第七個參數ms表示數據點的大小；
第八個參數mfc表示數據點的標記顏色；
第九個參數mec表示數據點的標記邊緣顏色，上面咱們給其賦值為紅色「r」；
第十個參數capthick表示誤差棒便捷橫槓的厚度；
第十一個參數capsize表示誤差棒邊界橫槓的大小。
好啦，大家熟悉了errorbar()函數中各個參數的含義後，應該了解該如何使用errorbar()函數來生成自己所需的誤差棒圖了，下面咱們就調用Python解釋器來運行一下咱們上面所編寫的程序吧：
運行上面指令就會生成咱們所繪製的誤差棒圖，如下所示：
上面就是咱們共同探討的關於誤差棒圖繪製的全部內容，希望大家能夠學會matplotlib庫中errorbar()函數的調用，並將誤差棒圖用於自己的工作中去。
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好啦，今天咱們就聊到這吧，下次咱家呢哦！
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