python 折線圖怎么添加誤差線

物信息、統計、網頁制作、計算等多個領域都體現出了強大的功能。python和其他腳本語言如java、R、Perl 一樣，都可以直接在命令行里運行腳本程序。工具/原料

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python；CMD命令行；windows操作系統

方法/步驟

1、首先下載安裝python，建議安裝2.7版本以上，3.0版本以下，由于3.0版本以上不向下兼容，體驗較差。

2、打開文本編輯器，推薦editplus，notepad等，將文件保存成 .py格式，editplus和notepad支持識別python語法。

腳本第一行一定要寫上 #!usr/bin/python

表示該腳本文件是可執行python腳本

如果python目錄不在usr/bin目錄下，則替換成當前python執行程序的目錄。

3、編寫完腳本之后注意調試、可以直接用editplus調試。調試方法可自行百度。腳本寫完之后，打開CMD命令行，前提是python 已經被加入到環境變量中，如果沒有加入到環境變量，請百度

4、在CMD命令行中，輸入 “python” + “空格”，即 ”python “；將已經寫好的腳本文件拖拽到當前光標位置，然后敲回車運行即可。

Python數據分析在數學建模中的應用匯總（持續更新中！）

1、Numpy常用方法使用大全（超詳細）

1、Series和DataFrame簡單入門

2、Pandas操作CSV文件的讀寫

3、Pandas處理DataFrame，Series進行作圖

1、Matplotlib繪圖之屬性設置

2、Matplotlib繪制誤差條形圖、餅圖、等高線圖、3D柱形圖

1、層次分析法（AHP）——算數平均值法、幾何平均值法、特征值法（Python實現，超詳細注釋）

2、Python實現TOPSIS分析法（優劣解距離法）

3、Python實現線性插值和三次樣條插值

4、Python實現線性函數的擬合算法

5、Python實現統計描述以及計算皮爾遜相關系數

6、Python實現迪杰斯特拉算法和貝爾曼福特算法求解最短路徑

Python最小二乘法擬合與作圖

在函數擬合中，如果用p表示函數中需要確定的參數，那么目標就是找到一組p，使得下面函數S的值最小：

這種算法稱為最小二乘法擬合。Python的Scipy數值計算庫中的optimize模塊提供了 leastsq() 函數，可以對數據進行最小二乘擬合計算。

此處利用該函數對一段弧線使用圓方程進行了擬合，并通過Matplotlib模塊進行了作圖，程序內容如下：

Python的使用中需要導入相應的模塊，此處首先用 import 語句

分別導入了numpy, leastsq與pylab模塊，其中numpy模塊常用用與數組類型的建立，讀入等過程。leastsq則為最小二乘法擬合函數。pylab是繪圖模塊。

接下來我們需要讀入需要進行擬合的數據，這里使用了 numpy.loadtxt() 函數：

其參數有：

進行擬合時，首先我們需要定義一個目標函數。對于圓的方程，我們需要圓心坐標(a,b)以及半徑r三個參數，方便起見用p來存儲：

緊接著就可以進行擬合了， leastsq() 函數需要至少提供擬合的函數名與參數的初始值：

返回的結果為一數組，分別為擬合得到的參數與其誤差值等，這里只取擬合參數值。

leastsq() 的參數具體有：

輸出選項有：

最后我們可以將原數據與擬合結果一同做成線狀圖，可采用 pylab.plot() 函數：

pylab.plot() 函數需提供兩列數組作為輸入，其他參數可調控線條顏色，形狀，粗細以及對應名稱等性質。視需求而定，此處不做詳解。

pylab.legend() 函數可以調控圖像標簽的位置，有無邊框等性質。

pylab.annotate() 函數設置注釋，需至少提供注釋內容與放置位置坐標的參數。

pylab.show() 函數用于顯示圖像。

最終結果如下圖所示：

用Python作科學計算

numpy.loadtxt

scipy.optimize.leastsq

Python數據可視化-誤差棒圖errorbar

實驗中往往由于各種原因會存在一定的誤差，針對這一波動范圍我們稱之為置信區間。在可視化數據時，Matplotlib中的誤差棒圖(errorbar， 官方項目地址 )可以很好的表現這種有一定置信區間的帶誤差數據。

matplotlib.pyplot.errorbar(x, y, yerr=None, xerr=None, fmt='', ecolor=None, elinewidth=None, capsize=None, capthick=None)

主要參數說明：

x,y: 數據點的位置坐標

xerr,yerr: 數據的誤差范圍

fmt: 數據點的標記樣式以及相互之間連接線樣式

ecolor: 誤差棒的線條顏色

elinewidth: 誤差棒的線條粗細

capsize: 誤差棒邊界橫杠的大小

capthick: 誤差棒邊界橫杠的厚度

ms: 數據點的大小

mfc: 數據點的顏色

mec: 數據點邊緣的顏色

示例：

運行結果：

運行結果：

用Python畫圖

今天開始琢磨用Python畫圖，沒使用之前是一臉懵的，我使用的開發環境是Pycharm，這個輸出的是一行行命令，這個圖畫在哪里呢？

搜索之后發現，它會彈出一個對話框，然后就開始畫了，比如下圖

第一個常用的庫是Turtle，它是Python語言中一個很流行的繪制圖像的函數庫，這個詞的意思就是烏龜，你可以想象下一個小烏龜在一個x和y軸的平面坐標系里，從原點開始根據指令控制，爬行出來就是繪制的圖形了。

它最常用的指令就是旋轉和移動，比如畫個圓，就是繞著圓心移動；再比如上圖這個怎么畫呢，其實主要就兩個命令：

turtle.forward(200)

turtle.left(170)

第一個命令是移動200個單位并畫出來軌跡

第二個命令是畫筆順時針轉170度，注意此時并沒有移動，只是轉角度

然后呢？ 循環重復就畫出來這個圖了

好玩吧。

有需要仔細研究的可以看下這篇文章 ，這個牛人最后用這個庫畫個移動的鐘表，太贊了。

Turtle雖好玩，但是我想要的是我給定數據，然后讓它畫圖，這里就找到另一個常用的畫圖的庫了。

Matplotlib是python最著名的繪圖庫，它提供了一整套和matlab相似的命令API，十分適合交互式地行制圖。其中，matplotlib的pyplot模塊一般是最常用的，可以方便用戶快速繪制二維圖表。

使用起來也挺簡單，

首先import matplotlib.pyplot as plt?導入畫圖的圖。

然后給定x和y，用這個命令plt.plot(x, y)就能畫圖了，接著用plt.show()就可以把圖形展示出來。

接著就是各種完善，比如加標題，設定x軸和y軸標簽，范圍，顏色，網格等等，在 這篇文章里介紹的很詳細。

現在互聯網的好處就是你需要什么內容，基本上都能搜索出來，而且還是免費的。

我為什么要研究這個呢？當然是為了用，比如我把比特幣的曲線自己畫出來可好？

假設現在有個數據csv文件，一列是日期，另一列是比特幣的價格，那用這個命令畫下：

這兩列數據讀到pandas中，日期為df['time']列，比特幣價格為df['ini']，那我只要使用如下命令

plt.plot(df['time'], df['ini'])

plt.show()

就能得到如下圖：

自己畫的是不是很香，哈哈！

然后呢，我在上篇文章 中介紹過求Ahr999指數，那可不可以也放到這張圖中呢？不就是加一條命令嘛

plt.plot(df['time'], df['Ahr999'])

圖形如下：

但是，Ahr999指數怎么就一條線不動啊，?原來兩個Y軸不一致，顯示出來太怪了，需要用多Y軸，問題來了。

繼續谷歌一下，把第二個Y軸放右邊就行了，不過呢得使用多圖，重新繪制

fig = plt.figure() # 多圖

ax1 = fig.add_subplot(111)

ax1.plot(df['time'], df['ini'], label="BTC price")? #?繪制第一個圖比特幣價格

ax1.set_ylabel('BTC price') #?加上標簽

# 第二個直接對稱就行了

ax2 = ax1.twinx()#?在右邊增加一個Y軸

ax2.plot(df['time'], df['Ahr999'], 'r', label="ahr999")??#?繪制第二個圖Ahr999指數，紅色

ax2.set_ylim([0, 50])# 設定第二個Y軸范圍

ax2.set_ylabel('ahr999')

plt.grid(color="k", linestyle=":")# 網格

fig.legend(loc="center")#圖例

plt.show()

跑起來看看效果，雖然丑了點，但終于跑通了。

這樣就可以把所有指數都繪制到一張圖中，等等，三個甚至多個Y軸怎么加？這又是一個問題，留給愛思考愛學習的你。

有了自己的數據，建立自己的各個指數，然后再放到圖形界面中，同時針對異常情況再自動進行提醒，比如要抄底了，要賣出了，用程序做出自己的晴雨表。

Python使用matplotlib做出的圖，怎么輸出高清的圖像

Matplotlib

是一個由 John Hunter 等開發的，用以繪制二維圖形的 Python 模塊。它利用了 Python 下的數值計算模塊 Numeric

及 Numarray，克隆了許多 Matlab 中的函數， 用以幫助用戶輕松地獲得高質量的二維圖形。

文章題目：python誤差棒圖函數,python 誤差棒
URL網址：http://vcdvsql.cn/article0/heohio.html

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