エラーバーを指定するさまざまな方法

エラーは定数値として指定できます ( エラー バー関数に示すように)。ただし、この例では、エラー値の配列を指定することによって、それらがどのように変化するかを示しています。

rawxとydata の長さが N の場合、次の 2 つのオプションがあります。

形状の配列 (N,):

エラーはポイントごとに異なりますが、エラー値は対称的です (つまり、下限値と上限値が等しい)。

形状の配列 (2, N):

エラーはポイントごとに異なり、下限と上限 (この順序で) が異なります (非対称の場合)

さらに、この例では、エラー バーで対数スケールを使用する方法を示します。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# example data
x = np.arange(0.1, 4, 0.5)
y = np.exp(-x)

# example error bar values that vary with x-position
error = 0.1 + 0.2 * x

fig, (ax0, ax1) = plt.subplots(nrows=2, sharex=True)
ax0.errorbar(x, y, yerr=error, fmt='-o')
ax0.set_title('variable, symmetric error')

# error bar values w/ different -/+ errors that
# also vary with the x-position
lower_error = 0.4 * error
upper_error = error
asymmetric_error = [lower_error, upper_error]

ax1.errorbar(x, y, xerr=asymmetric_error, fmt='o')
ax1.set_title('variable, asymmetric error')
ax1.set_yscale('log')
plt.show()

参考文献

この例では、次の関数、メソッド、クラス、およびモジュールの使用が示されています。

• matplotlib.axes.Axes.errorbar/matplotlib.pyplot.errorbar