笔记：编写程序，绘制一个展示马尾松、樟树、杉木、桂花 4 个树种不同季节的细根生物量的误差棒图。

文章目录

前言
一、分析题目
二、什么是误差棒图？
二、编写程序
总结

前言

编写程序，绘制一个展示马尾松、樟树、杉木、桂花 4 个树种不同季节的细根生物量的误差棒图，实现过程如下：
（1）导入 matplotlib.pyplot 模块；
（2）准备柱形图的数据；
（3）准备测量偏差数据；
（4）绘制柱形图；
（5）在柱形图的上方绘制误差棒。

程序绘制了马尾松、樟树、杉木、桂花四种树种在不同季节细根生物量的误差棒图。
可自定义数据，采用 Matplotlib 库进行绘制。
通过柱形图和误差棒的方式，清晰展示了不同树种在不同季节的细根生物量及其测量误差。

一、分析题目

程序旨在根据实例 10 的要求，绘制展示马尾松、樟树、杉木、桂花四个树种在不同季节的细根生物量的误差棒图。首先，根据要求导入了 matplotlib.pyplot 模块，并设置了中文字体和坐标轴负号显示。

接着，准备了柱形图的数据和测量偏差数据，其中 x 轴表示季节，y 轴表示细根生物量。四个树种的数据分别用 y1、y2、y3、y4 表示，每种树种的季节数据用柱形图表示，误差棒用于显示测量偏差。

在绘制柱形图时，通过调整柱形的位置和宽度，使得四个树种的数据能够清晰地展示出来。然后，利用 plt.errorbar() 方法在柱形图上方绘制了误差棒，用于表示测量偏差。

最后，调用 plt.show() 方法显示绘制好的图形，以便观察和分析不同树种在不同季节的细根生物量及其测量误差。

二、什么是误差棒图？

误差棒图（Error bar plot）是一种用于显示数据变量之间的变异性或测量误差的图表类型。它通常在柱形图、折线图或散点图等其他类型的图表上添加额外的信息，以提供关于数据的可靠性和可信度的视觉表示。

误差棒通常是垂直于数据点的线段，它们可以位于数据点的顶部、底部或两侧，表示数据的不确定性或误差范围。常见的误差棒包括：

标准差误差棒：基于数据的标准差，表示数据的离散程度。
标准误差误差棒：基于样本的标准差，用于估计总体参数的准确性。
置信区间误差棒：基于数据的置信区间，表示对总体参数的估计。
方差误差棒：基于数据的方差，表示数据的变异程度。

误差棒图的主要作用是帮助观察者理解数据的不确定性，并提供关于数据变异性的直观感知。它们在科学研究、实验结果报告和统计分析中经常使用，以传达数据的可信度和结果的可靠性。

二、编写程序

代码如下（示例）：

import numpy as np  # 导入NumPy库
import matplotlib.pyplot as plt  # 导入Matplotlib库plt.rcParams['font.family'] = 'SimHei'  # 设置字体为中文宋体
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 设置坐标轴负号显示为正常# 准备 x 轴和 y 轴的数据
x = np.arange(3)  # 创建包含3个元素的数组作为 x 轴数据
y1 = np.array([2.04, 1.57, 1.63])  # 创建 y1 轴数据
y2 = np.array([1.69, 1.61, 1.64])  # 创建 y2 轴数据
y3 = np.array([4.65, 4.99, 4.94])  # 创建 y3 轴数据
y4 = np.array([3.39, 2.33, 4.10])  # 创建 y4 轴数据# 指定测量偏差
error1 = [0.16, 0.08, 0.10]  # 设置 y1 轴数据的测量偏差
error2 = [0.27, 0.14, 0.14]  # 设置 y2 轴数据的测量偏差
error3 = [0.34, 0.32, 0.29]  # 设置 y3 轴数据的测量偏差
error4 = [0.23, 0.23, 0.39]  # 设置 y4 轴数据的测量偏差
bar_width = 0.2  # 设置柱形宽度# 绘制柱形图
plt.bar(x, y1, bar_width)  # 绘制第一组柱形图
plt.bar(x + bar_width, y2, bar_width, align="center", tick_label=["春季", "夏季", "秋季"])  # 绘制第二组柱形图，设置 x 轴刻度标签为中文
plt.bar(x + 2*bar_width, y3, bar_width)  # 绘制第三组柱形图
plt.bar(x + 3*bar_width, y4, bar_width)  # 绘制第四组柱形图# 绘制误差棒 : 横杆大小为 3,  线条宽度为 3,  线条颜色为黑色, 数据点标记为像素点
plt.errorbar(x, y1, yerr=error1, capsize=3, elinewidth=2, fmt=' k,')  # 绘制第一组误差棒
plt.errorbar(x + bar_width, y2, yerr=error2, capsize=3, elinewidth=2, fmt='k,')  # 绘制第二组误差棒
plt.errorbar(x + 2*bar_width, y3, yerr=error3, capsize=3, elinewidth=2, fmt='k,')  # 绘制第三组误差棒
plt.errorbar(x + 3*bar_width, y4, yerr=error4, capsize=3, elinewidth=2, fmt='k,')  # 绘制第四组误差棒
plt.show()  # 显示图形

代码实现了根据实例 10 的要求绘制误差棒图的功能。让我们分析一下：

导入模块：首先导入了必要的模块 numpy 和 matplotlib.pyplot。
设置字体和坐标轴负号显示：通过 plt.rcParams 设置了字体为中文宋体，并确保坐标轴的负号显示正常。
准备数据：定义了 x 轴的数据 x，表示不同季节；以及四个树种的细根生物量数据 y1、y2、y3、y4，和每组数据对应的测量偏差数据 error1、error2、error3、error4。
绘制柱形图：使用 plt.bar() 方法绘制了四组柱形图，分别表示四种树种在不同季节的细根生物量。其中，通过调整柱形的位置和宽度来确保它们不会重叠，使得图形更加清晰。
绘制误差棒：利用 plt.errorbar() 方法在每组柱形图的上方绘制了对应的误差棒，用于表示测量偏差。参数设置包括误差棒的线条大小、宽度、颜色等。
显示图形：最后调用 plt.show() 方法显示绘制好的图形。